Global health in Canadian radiology residency training: Program directors' perspectives and the current state of implementation
Notice bibliographique
Résumé
Radiology is integral to global health, yet low-resource settings face major workforce disparities. Global health radiology (GHR) seeks to improve imaging access, quality, and training in underserved regions, and faces increasing interest among Canadian trainees. However, limited data exist on Canadian radiology program directors' (PDs) perspectives, which are central to shaping educational policy. This study explored PDs' views on GHR relevance, resident and faculty engagement, barriers to integration, and future directions. A bilingual online survey was distributed to PDs of all 16 accredited Canadian radiology residency programs. The survey assessed attitudes toward GHR, teaching practices, faculty involvement, barriers, and resident interest. Descriptive statistics were used for quantitative analysis, complemented by qualitative responses. Fourteen PDs responded (87.5 %). Most (72 %) rated radiology's contribution to global health as essential or very important, and 79 % considered GHR a valid academic career path. While 86 % deemed formal GHR training at least moderately important, only 29 % of programs included it in curricula, and 21 % offered GHR electives. Faculty involvement was limited, with 50 % reporting some engagement, typically less than one half-day per week. Resident interest is rising, with 57 % of PDs noting increased demand over the past five years. Barriers included lack of faculty expertise (71 %), curriculum time constraints (64 %), and absence of national guidelines (57 %). Canadian PDs recognize the importance of GHR but implementation remains limited. Expanding faculty capacity, embedding GHR themes into existing curricula, and developing national frameworks may help bridge the gap between interest and practice, advancing socially responsible radiology training in Canada.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».