The Status of Canadian Radiology Mentorship Programs, Where We Stand and Where to Improve
Notice bibliographique
Résumé
Background: The importance of mentorship in medicine is well-established. Access to mentors is pivotal in enhancing career opportunities and networking, increasing research productivity, and overall wellness and resilience at all career stages. Our study aims to assess the current status of radiology mentorship programs for Canadian medical students and radiology residents. Methods: We distributed an anonymous survey to Canadian radiology program directors in December 2022. The questions pertained to the existing mentorship programs’ specific goals, structure, and success. Our null hypothesis was that medical students and residents have similar mentorship opportunities. Results: We have received 12 responses (a response rate of 12/16 = 75%), 9 of which had formal mentorship programs and 3 (25%) did not. Comparing the mentorship program for medical students and residents yielded a P -value = .11 > .05. This result does not reject our null hypothesis, indicating there is no significant difference between these 2 groups. Using qualitative analysis, we categorized the responses into 4 main themes: mentorship programs’ goals, structures, evaluation methods, and their results. Conclusion: Although our result did not reach statistical significance ( P -value = .11 > .05), the observed trend shows that one third of Canadian medical schools do not offer a radiology mentorship program for medical students, highlighting a potentially significant opportunity for improvement. Qualitative analysis shows that despite various methods for assigning mentees to mentors, developing formalized yet flexible mentorship models that allow students and residents to self-select their mentors might be more beneficial than randomly assigning mentors to them.
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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 | 0,018 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».