Otolaryngology Resident Selection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the relationship between National Residency Matching Program (NRMP) rank list position and future otolaryngology residency performance. STUDY DESIGN: Cohort study. METHODS: Eight consecutive residency classes (starting 2001-2008; 4 residents/y) were reviewed. Three hundred and thirty-three applicants (40.6 applicants/y) were interviewed, and 316 (94.9%) were ranked. Residents matching with our program were divided 3 different ways: into quarters, thirds, and halves, based on their rank order. Correlation coefficients were obtained to compare resident rank number and rank group (quarter, third, half) to faculty evaluation, coresident evaluation, and in-service score. Chi-square tests were conducted comparing rank group to chief resident selection and annual teaching award. RESULTS: Resident NRMP rank number was not significantly correlated with faculty evaluation, coresident evaluation, or in-service exam score (-0.21 < r < 0.05; P > .28). There was also no significant correlation between resident quarter, third, or half rank group and faculty evaluation; coresident evaluation; or in-service exam score (-0.29 < r < 0.10; P > .13). Chi-square analysis found no relationship between resident rank group and chief resident (P > .35) or teaching award (P > .13) selection. CONCLUSIONS: Applicant rank number and rank group did not correlate with performance of this otolaryngology residency cohort as assessed by faculty evaluation, coresident evaluation, in-service exam score, or selection for chief resident or the annual teaching award. Resident selection committees should consider reallocating manpower hours from creating rank order to recruiting applicants and selecting interview candidates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».