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Enregistrement W4366368064 · doi:10.1097/wno.0000000000001836

Identification of Factors that May Predict Career Trajectory Among Neuro-Ophthalmology Fellows

2023· article· en· W4366368064 sur OpenAlexaboutno aff
Aakash N. Patel, Jing Tian, Amanda D. Henderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuro-Ophthalmology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésSubspecialtyProductivityMedical educationPrivate practiceMedicineGraduate medical educationGraduate studentsGraduation (instrument)Residency trainingOphthalmologyFamily medicinePsychologyAccreditation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is modest literature regarding fellowship applicant factors that may predict future career achievement. We aim to characterize neuro-ophthalmology fellows and identify and analyze characteristics that may predict future career trajectory. METHODS: Data, including demographic information, academic background, scholarly activities, and practice information, were collected using publicly available sources, on individuals who completed neuro-ophthalmology fellowships from 2015 to 2021. Summary statistics describing the cohort were calculated. Prefellowship characteristics were compared with postfellowship characteristics to evaluate which prefellowship characteristics may predict postfellowship academic productivity and career achievement. RESULTS: Data were collected on 174 individuals (41.6% men, 58.4% women). Sixty-five percent were residency-trained in ophthalmology, 31% neurology, 1.7% both, and 1.7% pediatric neurology. Fifty-eight percent completed residency in the US, 8% in Canada, 32% internationally, and 2% in multiple locations. Among those practicing in the US/Canada, 63.8% practice at academic centers, 35.3% private practice, and 0.9% at both. Thirty-one percent completed additional subspecialty training and 17.8% additional graduate degrees. Completion of additional fellowship training or graduate degrees, and publication of more papers before fellowship, correlated with later academic productivity. There were no significant correlations between completion of an additional fellowship or graduate degree with current practice environment or attainment of leadership roles. There were no significant correlations between total publishing productivity prefellowship and practice environment or leadership roles postfellowship. CONCLUSIONS: Additional graduate degrees/subspecialty training, and prefellowship academic productivity, correlated with later academic productivity among neuro-ophthalmologists, suggesting that these metrics may be helpful in predicting future academic performance among fellowship applicants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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