From bench to bedside: a call to expand physician pathways for PhDs
Notice bibliographique
Résumé
There are about 200 accredited medical schools in the United States. Among these, about 160 are allopathic (MD) and nearly 40 schools are osteopathic (DO). Collectively, these schools graduate over 28,000 physicians each year. In addition, over 75% of the MD schools have MD/PhD programs that train physician-scientists. Despite these relentless efforts to prepare physicians to become scientists who comprehensively understand the molecular basis of diseases and facilitate drug discovery and development efforts, there remains a notable shortage of physician-scientists. Although training established PhD-level scientists to become physicians is an attractive strategy to mitigate the shortage, there doesn't appear to be a well-defined path that trains PhDs to earn their medical degree. This problem is even more daunting for PhDs who trained outside the United States or Canada. This review highlights the advantages of training established biomedical scientists to become physicians and makes a case for medical schools to launch PhD-to-MD or PhD-to-DO programs to equip these scientists with clinical acumen to help bridge the widening gap between basic science research and clinical care as well as to mitigate our heavy and unsustainable reliance on international medical graduates to supply our medical workforce.
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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 | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».