U.S. Citizens Who Graduated from Medical Schools Outside the United States and Canada and Received Certification from the Educational Commission for Foreign Medical Graduates, 1983???2002
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide a descriptive overview of international medical school graduates (IMGs), U.S. and non-U.S. citizens, who obtained their medical degrees outside of the United States and Canada, with a focus on where U.S. citizens received their medical education and how this choice has changed over time. METHOD: The study group included all IMGs (n = 143,926) certified by the Educational Commission for Foreign Medical Graduates (ECFMG) from 1983-2002. Descriptive statistics were calculated, including historical certification rates for non-U.S. citizen and U.S. citizen IMGs. For IMGs who were U.S. citizens (n = 18,762), the data were summarized by medical school and country of medical school. RESULTS: U.S. citizens who attended medical schools abroad were more likely to attend schools in Central America and the Caribbean than in any other geographic region. There was a steady decrease in the number of U.S. citizens graduating from European medical schools. Conversely, the number graduating from medical schools in India and Israel rose. Over the period studied, the regions of Africa, Oceania, and South America graduated relatively few U.S. citizens. CONCLUSIONS: From 1983-2002, U.S. citizens graduated from medical schools in Central America and the Caribbean more than any other geographic region. Studying the characteristics of medical schools in this region and their similarities to U.S. medical schools, such as a four-year curriculum, may explain why U.S. citizens are attracted to this region in large numbers. Additional studies focusing on the characteristics of medical schools that train IMGs, the performance of the graduates, and their posttraining practice patterns are warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».