The role of collaboration and mentorship in the publication of surgical resident research
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research is an integral part of surgical training and a mandated competency by national accreditation bodies. Most residents engage in research, but the conversion of this research into peer-reviewed publications is unknown. The objectives of this study were to assess the conversion rate of resident research into published manuscripts and determine what variables predict publication. Methods: Through a retrospective design, 99 resident research abstracts were identified from the Surgery Research Day at the University of Saskatchewan 2008-2018. Publication status was verified using Google Scholar and PubMed. Variables associated with resident-specific, mentor-specific, and project-specific variables were assessed for their role in predicting publication. Results: Fifty-two (53%) of the 99 abstracts were published in a peer-reviewed journal, and 43 (43%) were presented at a national conference. Logistic regression analysis revealed multidisciplinary research (OR 4.46, CI 1.8-11.4, p = 0.002), projects involving multiple resident researchers (OR 2.56, CI 1.02-6.43, p = 0.045), and faculty supervisor having > 25 publications (OR 2.46, CI 1.03-5.88, p = 0.042) as significant predictors of publication. Conclusions: Our study identifies three variables related to collaboration and mentorship that can serve as potential starting points to increase research productivity amongst medical trainees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».