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Enregistrement W4309928002 · doi:10.1007/s12094-022-02989-3

Current professional standing of young medical oncologists in Spain: a nationwide survey by the Spanish Society of Medical Oncology + MIR section

2022· article· en· W4309928002 sur OpenAlexaboutno aff
Domingo Antonio Sánchez Martínez, Aliica Quilez-Cutillas, Pablo Jiménez-Labaig, Andrea Sesma, Noelia Tarazona, Vilma Pacheco-Barcía, Berta Obispo, David Páez, T. Quintanar, Manuel Sánchez-Cánovas, Ana Fernández Montés, Enriqueta Felip, Álvaro Rodríguez-Lescure, Elena Élez

Notice bibliographique

RevueClinical & Translational Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSociedad Española de Oncología Médica
Mots-clésSubspecialtyMedicineFamily medicineQuarter (Canadian coin)Job satisfactionScale (ratio)Internal medicineOncologyMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a lack of knowledge about the career paths and employment situation of young medical oncologists. The aim of our study was to evaluate the current professional standing of these professionals in Spain. METHODS: The Spanish Society of Medical Oncology + MIR section conducted a national online survey in May 2021 of young medical oncology consultants (< 6 years of expertise) and final year medical oncology residents. RESULTS: A total of 162 responses were eligible for analysis and included participants from 16 autonomous communities; 64% were women, 80% were consultants, and 20% were residents. More than half of the participants performed routine healthcare activity and only 7% research activity. Almost three quarters (73%) were subspecialized in a main area of interest and almost half of these chose this area because it was the only option available after residency. Half of the respondents (51%) considered working abroad and 81% believed the professional standing in Spain was worse than in other countries. After finishing their residency, only 22 were offered a job at their training hospital. Just 16% of participants had a permanent employment contract and 87% were concerned (score of ≥ 5 on a scale of 1-10) about their job stability. In addition, one quarter of the participants in our study showed an interest in increasing their research activity. CONCLUSIONS: The choice of subspecialty in medical oncology may depend on job opportunities after residency rather than personal interest. The abundance of temporary contracts may have influenced the job stability concerns observed. Future mentoring strategies should engage in building a long-term career path for young medical oncologists.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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