What traits do urology programs value in elective students?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Electives strongly influence residency selection. While the CanMEDS framework outlines core competencies, the specific traits most valued by urology programs during electives remain unclear. METHODS: We surveyed selection committee members in Canadian urology residency programs. Using the CanMEDS framework, we developed 21 competencies and designed a best-worst scaling survey, where respondents selected the most and least important items from 21-question sets. A hierarchical Bayes model was used to calculate probability scores to rank each item and CanMEDS role. Scores reflect the likelihood of being chosen as most important. RESULTS: Thirteen respondents completed the survey (34% response rate). Traits related to professionalism, initiative, and reliability ranked highest. Specifically, "Demonstrating appropriate behavior through honesty, integrity, punctuality, and respect" (12.4% [95% credible interval (CI) 11.9, 13.0]) and "Seeking out responsibilities by helping with rounds, doing consults, and organizing patient handover and discharge" (9.7% [8.5, 10.9]) were top ranked. In contrast, "Incorporating evidence on health disparities in urology when presenting cases or research findings" (0.1% [0.0, 0.2]) and "Discussing barriers to care, such as cost and access, and proposing solutions during rounds when appropriate" (0.0% [0.0, 0.1]) were lowest ranked. Among CanMEDS roles, Professional (9.9%) and Leader (8.1%) ranked highest, while Health Advocate (0.2%) and Scholar (1.8%) ranked lowest. CONCLUSIONS: Canadian urology programs prioritize professionalism, initiative, and reliability during electives. In contrast, scholarly and advocacy competencies are viewed as less critical, possibly due to the short duration and clinical focus of electives. Our findings can guide students and programs in aligning expectations during urology electives.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».