P.196 Leading the way: an overview of leadership in Canadian academic neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Leadership drives innovation, patient care and resident education in neurosurgery. This study aims to quantitatively analyze the demographic and professional characteristics of leaders in Canadian academic neurosurgery. Methods: Leaders in remunerated positions, such as department chairs and program directors, from the 14 Canadian Royal College of Physicians and Surgeons-accredited neurosurgery programs were identified using publicly available online resources, chain-referral sampling, and personal communications. Demographic and professional data were collected and analyzed using frequency analyses and exploratory chi-square tests. Results: Thirty-four neurosurgical leaders were identified, predominantly in Québec (29.4%) and Ontario (26.5%). Pediatrics (26.5%) was the most common subspecialty. Over half of leaders held positions in the institution where they trained (52.9%). Among non-Quebec programs, male neurosurgeons were less likely than females to hold leadership positions (p = 0.040, OR = 0.344, 95% CI 0.12-0.99), although males still predominated (18 males vs. 6 females). In Quebec, no gender association was found (p = 0.652). Leaders averaged 76.4 (±81.49) publications and an h-index of 19.71 (±15.12) with nearly two-thirds holding advanced degrees. Conclusions: This study establishes the current landscape of leaders in Canadian academic neurosurgery. Further research is needed to explore career trajectory and barriers to leadership in the field.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».