Training Outcomes and Satisfaction in Canadian MD/PhD and MD/MSc Programs: Findings from a National Survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the impact of physician-scientists on scientific discovery and translational medicine, several reports have signalled their declining workforce, reduced funding, and insufficient protected research time. Given the paucity of outcome data on Canadian MD/PhD programs, this study presents a national portrait of the sociodemographic characteristics, training trajectories, productivity, and satisfaction in trainees and alumni from Canadian MD/PhD and MD/MSc programs. METHODS: Quantitative data were collected in a national survey launched in 2021. Respondents included 74 MD/PhD alumni and 121 trainees across 12 Canadian MD/PhD and MD/MSc programs. RESULTS: Among MD/PhD alumni, 51% were independent practitioners/researchers while others underwent residency training. Most trainees (88%) were in MD/PhD programs. Significantly more alumni identified as men than did trainees. Significantly more alumni conducted clinical and health services research, while more trainees conducted basic science research. Average time to MD/PhD completion was 8 years, with no correlation to subsequent research outcomes. Self-reported research productivity was highest during MD/PhD training. Concerning training trajectories, most alumni completed residency, pursued additional training, and practised in Canada. Finally, regression models showed that trainees and alumni were satisfied with programs, with significant moderators in trainee models. CONCLUSION: Survey findings showed Canadian MD/PhD and MD/MSc programs recruit more diverse cohorts of trainees than before, provide productive research years, and graduate alumni who pursue training and academic employment in Canada. Both alumni and trainees are largely satisfied with these training programs. The need to collect in-depth longitudinal data on Canadian MD/PhD graduates to monitor diversity and success metrics is discussed.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».