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Enregistrement W4412539707 · doi:10.1161/jaha.125.041276

Adult Congenital Heart Disease as a Career? Examining Encouraging and Deterring Factors in the Global ACHD Survey

2025· article· en· W4412539707 sur OpenAlexaff
Katia Bravo‐Jaimes, M. Srour, Petra Jenkins, Raquel Luna‐López, Oktay Tutarel, Geetha Kandavello, Carlos‐Eduardo Guerrero‐Chalela, Edgar García‐Cruz, Judith Ackerman, Amalia Elizari, Miriam Valdez‐Ramos, Blanche Cupido, Dominica Zentner, Murad Almasri, Sabrina D. Phillips, Christopher J. McLeod, Luke J. Burchill, Celia Kamath, Renée P. Bullock-Palmer, Jonathan Windram

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSalaryIncentiveLikert scalePopulationHeart diseaseThematic analysisDescriptive statisticsDemographicsFamily medicineQualitative researchDemographyEnvironmental healthCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a global mismatch between the number of adults with congenital heart disease and adult congenital heart disease (ACHD) cardiologists, potentially impacting patient outcomes. This survey explores factors influencing trainees and cardiologists' career choices in ACHD. METHODS: An online, anonymous global survey on demographics, ACHD as a career choice, encouraging and deterring factors assessed via a 5-point Likert scale and open-ended questions on recommending ACHD was distributed through targeted emails and social media. Responses meeting a 75% completion criterion were analyzed using descriptive statistics and thematic analysis. RESULTS: Among 811 included responses, most were from women (53.5%), aged 31 to 40 years (48.3%), White individuals (43.3%), non-Hispanic individuals (85%), from outside the ACHD field (79.0%), and from North America (42.7%). Only 30.9% of non-ACHD physicians considered specializing in ACHD despite 78.9% recommending it. Encouraging factors included awareness of ACHD significance, mentor influence, and clinical exposure. Key deterrents were inadequate financial incentives, limited job opportunities, and lengthy training. Regional variations showed that longer training duration and lack of compensation incentives were the main deterrents in North America. Suggested solutions included structured training programs, salary improvements, and early ACHD exposure during medical education. CONCLUSIONS: Less than a third of respondents considered ACHD as a career largely due to inadequate financial incentives, limited job opportunities, and long training duration. Addressing these barriers could enhance recruitment and help meet the growing demands of the ACHD population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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