Horst Oertel’s Embattled Montreal Years and the Founding of the McGill Pathological Institute: Insights Into Early-20th-Century History of North American Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Context.—: Although pathology at McGill's teaching hospitals famously began with William Osler, he left Montreal before the medical school had established a pathology department. Objective.—: To explore the early history of academic pathology and its leadership at McGill, with a primary focus on the second department head, Horst Oertel. Design.—: Available primary and secondary historical resources were reviewed. Results.—: John George Adami, the first professor of pathology, recruited Oertel in 1914, and Oertel became acting department head when Adami enlisted. At the end of World War I, Adami did not return, and Oertel was appointed department head. In the early 1920s, using Rockefeller Foundation and other philanthropic funding, Oertel oversaw the establishment of a new McGill Pathological Institute; unfortunately, he based the institute upon an autopsy-centric 19th-century German model, even though surgical pathology and clinical pathology were beginning to blossom elsewhere in North America. As a result, McGill missed an opportunity to lead in these arenas. This paper dissects Oertel's fascinating but tumultuous professional career at McGill, including his battles with renowned neurosurgeon/neuropathologist Wilder Penfield, medical museum/congenital heart disease specialist Maude Abbott, and McGill's Dean of Medicine Charles Martin, who expected the newly created institute to raise the faculty's research profile by promoting collaborative clinical research. Oertel was a legendary educator who wove history, philosophy, and humanities into his pathology lectures. Conclusions.—: Oertel's legacy at McGill was mixed. Although he was considered strong academically, more forward-looking and collaborative leadership could have positioned McGill near the forefront of North American pathology.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,026 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».