Critical Gaps in Understanding the Clinician-Scientist Workforce: Results of an International Expert Meeting
Notice bibliographique
Résumé
Clinician-scientists-health care professionals expert in research and clinical practice-can play a vital role in translating research outcomes to clinical practice. Concerns about the sustainability of the clinician-scientist workforce have been expressed in the literature for decades. Although many have made recommendations to increase the clinician-scientist workforce, there has been no substantial change. Therefore, an international expert meeting was held in March 2017 in Utrecht, the Netherlands, with the goal of discovering unidentified gaps in our understanding of challenges to the sustainability of the clinician-scientist workforce. Nineteen individuals (steering committee members; representatives from the AAMC, AFMC, and RCPSC; and physician-scientists, nurse-scientists, education scientists, deans, vice deans, undergraduate and postgraduate program directors, and a medical student) from Canada, the Netherlands, the United States, and Singapore participated in the meeting. The meeting identified 3 critical questions to be addressed: (1) What is the particular nature of the clinician-scientist role? (2) How are clinician-scientists to be recognized within the health and health research ecosystem? and (3) How can the value that clinician-scientists add to translational medicine and research be clarified to stakeholders and the public? The meeting participants identified a 3-fold agenda to address these questions: articulating the value proposition of clinician-scientists, supporting professionalization and professional identity development, and integrating clinical and research training. Addressing the 3 critical questions will likely contribute to a wider recognition of the value of clinician-scientists and be a first step in advancing from recommendations toward system-level changes to reinvigorate the clinician-scientist workforce.
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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 | 0,218 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».