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Enregistrement W4394759518

Perceptions towards Nephrology Specialty: The Good, the Bad and the Ugly.

2024· article· en· W4394759518 sur OpenAlexfundno aff
Siddhesh Prabhavalkar, Aarushi Puri, Girish Shivashankar

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésSpecialtyNephrologyMedicineWorkforceInternal medicineMentorshipFamily medicinePopulationMedical educationPsychologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a decline in the interest in pursuing a career in nephrology globally as well as locally in Northern Ireland. There is also an expansion in the burden of kidney disease worldwide due to a combination of factors like higher detection rates, increase in population size and improved life expectancy. Workforce shortages in nephrology have a direct impact on provision of care for people with kidney disease. Understanding perceptions among doctors towards nephrology is an important factor in acknowledging the barriers in recruitment and advocating evidence based changes to improve current practices. Aim: The aim of this study is to explore both the positive and the negative perceptions among medical students and trainees towards nephrology as a specialty in order to understand the factors that are most influential in either choosing or forgoing a career in nephrology. Methods: Scoping review methodology was used to address the research question through a phenomenological lens. Sixteen articles were included that studied the perceptions towards nephrology mainly through questionnaires and also through direct quotations. Basic numerical analysis and content analysis was completed. Findings: A total of 3745 participants including medical students, trainees and consultants participated in the 16 studies were included in this review at an international level. Most of the studies used survey (questionnaire) as their methodology (n= 10). The seven themes that emerged to describe perceptions towards nephrology were exposure to specialty; complex specialty; mentorship; work-life balance; financial compensation; personal interest; and procedural component. Exposure to specialty was the most influential factor in future career choice decision. The other factors that could improve recruitment in nephrology include innovative and novel teaching methods, good role models, flexible training and working patterns, and adequate financial remuneration. Conclusions: In order to rekindle interest in nephrology we need a multi-pronged approach based on ensuring early exposure to the specialty, good mentorship, holistic clinical experience covering different aspects of the specialty and the opportunity of flexibly moulding one's interests and skills whilst ensuring service provision, and with an emphasis on adequate financial remuneration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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