MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393233000 · doi:10.1080/02688697.2024.2332178

Evaluating neurosurgical training: a national survey examining the British trainee experience

2024· article· en· W4393233000 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Neurosurgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleWorkforceMedicineDescriptive statisticsMedical educationQuarter (Canadian coin)CurriculumFamily medicineNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Neurosurgery training in the UK has undergone significant changes over the past few years, including the new competency-based curriculum and a reduction of elective operating due to the pandemic. We conducted a comprehensive survey to assess UK neurosurgical trainees' experiences and perceptions to develop targeted action plans. METHODS: An online anonymised survey was developed and distributed amongst the BNTA mailing list. Question types included 10-point Likert scales and free text options. Descriptive statistics, non-parametric testing of Likert scores, and Spearman's rank correlation were used to analyse responses. Pearson's chi-squared test was used for subgroup analysis of categorical data. RESULTS: A total of 75 trainees with a National Training Number (NTN) responded. Overall trainees feel they are well trained, well supported, and have caught up with training emerging out of COVID. Funding for training varied between deaneries. There is significant concern amongst trainees regarding the workforce crisis. This, as well as financial concerns are leading to more than a quarter of trainees considering quitting. Half of the trainees are considering going OOP. More than one third of the trainees and more than half of the female trainees are considering working Less Than Full Time (LTFT). Most important supportive mechanisms towards completion of training were social support, along with personal satisfaction from work. An independent mentoring scheme is a preferred additional support mechanism. CONCLUSIONS: Overall training experience for neurosurgery trainees in UK and Ireland was positive. There are significant concerns regarding the workforce crisis and costs of training, with a large proportion of neurosurgery trainees considering resigning. OOP and LTFT are popular means of becoming more competitive for consultant posts and to spend time with their families. Deanery experience, senior and peer support does, and will improve trainee experience and protect against attrition.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,122 · 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