医学研究生自评科研能力及影响因素的队列研究
杨昆 , 赵妍 , 王雪 , 郭艳苏 , 朱庆双 , 卢洁
医学教育管理 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (06) : 721 -727.
医学研究生自评科研能力及影响因素的队列研究
A cohort study on medical postgraduates' self-evaluated research competence and its influencing factors
目的 系统调查医学硕士研究生和博士研究生的科研动机、成果表现、培养需求以及影响因素。 方法 对首都医科大学直属教学医院58名硕士研究生、47名博士研究生,共计105名研究生进行队列研究,分别在入学时(2021年12月)和毕业前(2024年2月)使用经信效度验证的科研能力自评量表进行线上测评,比较硕士研究生和博士研究生在科研能力和科研成果上的差异及变化。 结果 博士研究生因热爱科研而攻读研究生的比例高于硕士研究生(63.8% vs 37.9%,P=0.008)。与入学时相比,毕业时共同作者发表SCI论文比例,硕士研究生从5.2%升至41.2%(P<0.001)。硕士研究生在检索能力、撰写能力和学术能力上有提升(均P<0.001)。博士研究生在发现能力(P=0.120)和解决问题能力(P=0.319)方面差异无统计学意义。相较于博士研究生,临床工作占用时间多、压力大(51% vs 27.9%,P=0.023)是硕士研究生科研能力培养的限制因素。 结论 根据学位层次进行差异化培养,建立灵活的实验室管理策略、加强远程数据收集方法和完善远程科研支持系统具有重要作用。
Objective To systematically examine research motivation, scholarly output, training needs, and influencing factors among medical graduate students. Methods A cohort of 105 medical graduate students (58 master and 47 doctoral candidates) from a affiliated hospital of Capital Medical University was assessed. Research competencies were self-assessed using a validated online scale at enrollment and again prior to graduation. Results Doctoral students were more likely than master's students to pursue their degree out of a passion for research (63.8% vs 37.9%, P=0.008). The proportion with at least one co-authored SCI-indexed journal article increased from 5.2% to 41.2% among master's students (P<0.001). Master's students showed significant score increases in literature-search competency, academic writing, and scholarly competency (P<0.001), whereas doctoral students showed no significant change in problem-identification (P=0.120) or problem-solving (P=0.319) competencies. Compared with doctoral students, master's students more frequently cited heavy clinical workload and time pressure as constraints on research training (51.0% vs 27.9%, P=0.023). Conclusion Research training strategies should be tailored to degree levels. Key measures identified include implementing flexible laboratory management strategies, enhancing remote data collection methods, and strengthening remote research support systems.
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