Assessment of H-index and research impact amongst academic medical oncologists in Canada

Motivation

• Known: h-index는 연구 생산성을 측정하는 광범위하게 사용되는 지표이며, 학계 의학에서 채용, 승진, 펀딩 결정에 자주 활용된다. 의료 종양학은 표적 치료법, 면역 치료법, 개인맞춤형 의약 등의 혁신을 통해 환자 결과를 향상시키는 급속히 발전하는 분야이다.
• Gap: 캐나다의 의료 종양학자들 중 h-index의 일반적인 값이나 분포에 관한 데이터가 제한적이며, 이 분야에서 연구 생산성에 영향을 미치는 요인에 대한 이해가 부족하다.
• Why: 의료 종양학은 환자 치료에 직접적인 영향을 미치는 빠르게 발전하는 분야이므로, 이 분야의 학자들의 연구 생산성을 이해하는 것은 제도적 정책 수립과 학문적 우수성 증진을 위해 중요하다.
• Approach: 15개 캐나다 대학의 공개 faculty 목록에서 의료 종양학자 391명을 식별하고 Scopus Author ID와 전문 인증 기록을 이용하여 h-index와 인구통계학적·직업적 변수를 수집한 후, 일변량 및 다변량 로그-선형 회귀 모델을 사용하여 h-index와의 관계를 평가했다.

Achievement

FIGURE 1

• 전국 h-index 중앙값 14.0: 391명 의료 종양학자의 중앙 h-index는 14.0으로 보고되었으며, 지역별 및 성별 차이가 관찰됨\n- 조정 분석의 의미 있는 변수 식별: 다변량 분석에서 높은 학위 순위와 CIHR 펀딩 수령이 h-index 증가와 유의미하게 관련됨을 확인\n- 성별, 학위, 지역의 비유의성: 성, 대학원 학위, 지역, 실무 기간 등은 학문적 생산성의 유의미한 예측인자가 아님을 밝힘\n- 제도적 발전과 펀딩의 역할 강조: 제도적 직급 상승과 연구 펀딩이 학문적 산출물 지원에 핵심적 역할을 함을 시사

How

FIGURE 1

• Cross-sectional 설계로 2024년 4월~7월 기간 동안 17개 캐나다 대학 중 15개 대학의 faculty 디렉터리 검색\n- 의료 종양학 전공 의과 박사 소유자만 포함, 은퇴자 및 비학계 직책 제외\n- Scopus Author ID를 통한 h-index 검색 및 CMQ/FRCPC 인증 기록, CIHR 데이터베이스, LinkedIn, Google Scholar 등 다중 출처를 이용한 정보 수집\n- 결측 데이터(대학원 학위 58%)에 대해 다중 대체(multiple imputation) 적용\n- h-index를 자연로그 변환하여 회귀 분석 수행, 지수화를 통해 백분율 변화 해석

Originality

• 캐나다 의료 종양학자 집단의 h-index 및 생산성에 대한 최초의 체계적 국가 차원 평가\n- 저자들의 선행 연구(혈액 종양학, 피부과학)의 방법론을 일관되게 적용하되, 의료 종양학 분야에 특화된 확장\n- 지역적 이질성(5개 지역), 성별 분석, CIHR 펀딩 포함 등 다층적 변수 고려\n- 결측 데이터의 무작위 결측(MCAR) 가정 하에 다중 대체 기법 적용으로 통계적 엄격성 증진

Limitation & Further Study

• 결측 데이터: 대학원 학위 정보 58% 결측으로 인해 이 변수의 효과 추정 불확실성 증가\n- 15개 기관만 포함: 17개 중 2개 대학이 제외되어 표본 대표성 제한 가능\n- 시간 기반 제한: 2024년 4월~7월의 스냅숏 분석으로, 시간 경과에 따른 변화 추적 불가\n- 인과관계 추론 제한: Cross-sectional 설계로 인해 높은 h-index와 펀딩 수령 간의 인과 방향성 불명확\n- 후속 연구 필요: 종단 설계를 통한 인과 관계 탐구, 캐나다 외 다국적 비교 분석, 의료 종양학 세부 분야(폐암, 유방암 등) 별 차등 분석 권장

Evaluation

총평: 본 연구는 캐나다 의료 종양학계의 학문적 생산성 현황을 최초로 체계적으로 정량화하고, 제도적 직급 및 펀딩이 h-index의 주요 결정 요인임을 입증한 점에서 학술적 가치가 있다. 다중 출처 데이터 수집, 다중 대체를 통한 결측 처리 등 방법론적 견고함이 돋보이나, cross-sectional 설계와 결측 데이터 비율 높음은 인과관계 추론 및 일반화 가능성을 제약한다. 정책 입안 및 제도 개선에 실질적 지침을 제공할 수 있는 기여도 있어, 종양학 분야의 학문적 평가 체계 개선에 유용할 것으로 판단된다.