Incidence and predictors of delays in commencing fellowship training in urology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The completion of residency and start of fellowship training marks a critical transition for urologists in the pursuit of subspeciality training. Most graduating urology residents are under contract until June 30, and most fellowships are scheduled to begin on July 1. There has been no investigation into the practical implications of fellowship delays in urology from a trainee perspective. Our research study aimed to investigate the incidence and predictors of delays in fellowship starts. METHODS: . A total of 250 endourology (EU) fellows and 90 pediatric urology (PU) fellows were contacted. RESULTS: A total of 26.0% and 14.3% of EU and PU fellows, respectively, experienced a delay in their training, despite many leaving their residency positions early (33.8% vs. 44.9%, p=0.2097); 11.7% and 8.2% of EU and PU fellows, respectively, experienced delays they reported to be "very stressful" and 9.1% and 4.1%, respectively, found them "somewhat stressful." Delays of 2-4 weeks were experienced by 5.2% and 6.1%, 4-6-week delays by 7.8% and 4.1%, and delays >6 weeks by 2.6% and 0% of EU and PU fellows, respectively (p=0.0007). CONCLUSIONS: Delays in fellowship training do occur at a notable rate, despite nearly half of urology fellows leaving their residency training positions early, with unclear impacts on patient care and resident colleague well-being. This research highlights the importance of fellowship programs considering delaying fellowship starts to mid-July or August, with support of the prior fellow cohorts.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».