Global distribution and career outcomes of international fellows trained in Canadian gynecologic oncology programs
Notice bibliographique
Résumé
• Canada has played a key role in the training of international graduates in gynecologic oncology. • The global education goal was achieved, as 85% of trainees returned to their home country. • International fellows reached important landmarks in terms of academic, clinical and research accomplishments. • Most international fellows reported a high rate of satisfaction with their training. • Since none of the trainees were from low-income countries, different training models might be more appropriate for those settings. We assessed the global distribution and academic, administrative and research outcomes of international fellows (IFs) trained in Canadian gynecologic oncology (GO) programs. A web-based survey was sent to IFs who completed GO training in Canada. Using the Web of science database, we identified the publication list, citation record and H-index of IFs and classified them according to their region of practice: high-income countries (HIC), middle income countries (MIC), and low-income countries (LIC). From 1996 to 2020, 81 IFs from 23 countries were trained in English-speaking (62,9%) and French-speaking Canadian universities (37,1%). Most IFs came from HIC (87,6%) and none from LIC. Only 12 IFs (14,8%) are now practicing in Canada. Of the 55 IFs who completed the survey (response rate: 67,9%), the majority (58,2%) reported working in an academic hospital and 29,1% were holding an executive position in a national scholar organization. IFs participated in mentoring residents (96.4 %) and medical students (83,6%) and 36,3% initiated a GO fellowship program in their home country. 67,3% of IFs were involved in international research collaboration and 52,7% participated in international clinical trials. The mean number of publications (22,36 vs 7,75, p = 0.007), citations (369,15 vs 45,12 p = 0.0006) and H-Index (6,88 vs 2,37 p = 0.0001) were significantly higher among IFs working in HIC compared to those in MIC. Most IFs (98,2%) recommended their Canadian GO fellowship program to a colleague from their home country. Most IFs trained in Canadian GO fellowship programs returned to their home countries and achieved important milestones in terms of academic, clinical and research accomplishments.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».