Interventional radiology training in the UK: a view from within—a national survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Interventional radiology (IR) training in the UK has evolved since recognition as a subspecialty in 2010 and introduction of a new curriculum in 2021. The changing landscape, increasing workload and COVID-19 have affected training. The purpose of this study was to review trainees' perspectives on training and develop strategies to further improve training. METHODS: Online survey approved by the British Society of Interventional Radiology Council distributed to British Society of Interventional Radiology Trainee members between 9 March 22 and 25 March 2022. The survey was open to all UK based ST4-6 IR trainees and fellows. Descriptive and thematic analysis was undertaken. RESULTS: 43 responses were received from 17/19 UK training regions. Females represented 10% (4/41) and 5% (2/43) less than full time (LTFT) trainees. 82% (31/38) felt their curriculum was suitable for their training and 28/38 (74%) were satisfied with IR training. Vascular IR, Interventional Oncology, paediatrics and stroke thrombectomy were identified as areas of training desiring improvement. 45% (18/40) stated exposure to IR led clinics and 17.5% (7/40) to IR led ward rounds. Only 6/38 (15.7%) received structured IR teaching at least once a month. Approximately, a third of respondents (13/38) stated training opportunities were significantly compromised secondary to COVID-19. CONCLUSION: This survey shows overall good satisfaction with IR training. However, improved training opportunities in vascular IR, interventional oncology, paediatric IR and stroke thrombectomy are required. In addition, access to clinics, ward rounds and protected time for research is needed to improve training quality. ADVANCES IN KNOWLEDGE: New national UK IR training survey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».