The Canadian International Medical Graduate Bottleneck: A New Problem for New Doctors
Notice bibliographique
Résumé
Background: A growing population of Canadian students are travelling outside of Canada for medical training. The purpose of this study is to assess the opportunity for Canadians studying medicine abroad (CSAs) to secure post-graduate medical residency positions as International medical graduates (IMGs) in Canada.Methods: Current statistics on IMG applicants into the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) will be compared to the number of CSAs applying to return to Canada.Results: In 2010, 75% (1232) of IMG applicants were unmatched following application to CaRMS, despite a doubling in positions reserved for IMGs from 2003. An estimated 3750 CSAs are currently attending over 55 medical schools globally; a six-fold increase since first reports in 2006. Between 2012 and 2014, it is estimated that 72.8% of CSAs will graduate, with 90.4% hoping to return to Canada for post-graduate residency training. Discussion: The increasing population of CSAs poses a significant risk for future IMGs attempting to secure postgraduate training positions in Canada. From this perspective, we have coined the term ‘Canadian IMG Bottleneck’ – which describes the funnelling effect that has been created by the growing number of CSAs and the limited number of IMG residency positions available in Canada.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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; 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 ».