Barriers to board certification in clinical neuropsychology identified by surveyed trainees and professionals
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Board certification (BC) in clinical neuropsychology via the American Board of Clinical Neuropsychology (ABCN) is a rigorous process demonstrating clinical competence to practice. While myths about BC have been addressed, barriers to BC have yet to be studied. The aim of this study was to identify barriers to BC among neuropsychology trainees and professionals. Method: Data were collected through pre-webinar surveys administered to 1202 participants across four webinars conducted between 2018 and 2021. The surveys, via open-ended questions, captured specific concerns about BC as well as, demographic information including self-identification with racial/ethnic and culturally diverse groups. Qualitative analyses of self-reported barriers were conducted, and themes were identified. Results: The themes identified included Preparedness (11.8%), Lack of Training and Mentoring Opportunities (5.8%), Training Flexibility (11.9%), BC Knowledge (13.4%), Overall Knowledge of neuropsychology (4.4%), Time (24.7%), Money (10.9%), Documentation (3.4%), International Issues (1.5%), and COVID-19 concerns (2.5%). Respondents that identified with a racial/ethnic diverse group were more likely to report Opportunities and International Issues, whereas White respondents more frequently identified Time and Documentation as barriers. Trainees were more likely to report Training Flexibility, Opportunities, BC Knowledge, whereas Professionals were more likely to report Preparedness and Time as barriers. Conclusions: Results from this survey demonstrate that Time, BC Knowledge, Training Flexibility, Preparedness, and Money related to the examination were the most frequently reported barriers. However, differences across groups (i.e. career stage, racial/ethnic) emerged, highlighting the need to develop initiatives that address the specific needs of different groups of neuropsychology trainees and professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».