How Competitive is the Canadian Diagnostic Radiology Residency Match? Application and Matching Trends from 1991-2014
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study sought to evaluate application trends in Canadian diagnostic radiology residency programs and to assess the relative competitiveness of radiology as a specialty. METHODS: The Canadian Residency Matching Service Reports from 1991-2014 for Canadian graduates were used to extract the total residency positions and radiology residency positions, number of applicants to all specialties and to radiology, number of first-choice radiology applicants, number of unmatched radiology positions, and number of positions and applicants to each specialty. Ratios were calculated: radiology positions to applicants and first-choice applicants, first-choice radiology applicants to applicants for all specialties, and training positions to applicants in each specialty. Data trends and correlation coefficients were analysed. RESULTS: The number of radiology residency positions offered increased, with strong positive correlation (r = 0.91, P < .001), while the number of applicants increased with only a moderate positive correlation (r = 0.49, P = .03). Radiology was the most competitive in 1997, with a ratio of 0.32 positions/applicant. There was an increase of positions/applicant over time (decreasing competitiveness; r = 0.76, P < .001) but no change in positions/first-choice applicant (r = 0.11, P = .65). The highest percentage of applicants who ranked radiology as their first choice was in 2003 at 6.5% with a decrease in this percentage over time (r = -0.36, P = .13). Radiology is moderately competitive for positions/overall applicants and very competitive for positions/first-choice applicants compared to other specialties. CONCLUSIONS: The number of radiology residency positions has increased while the number of applicants has not grown commensurately. The match was most competitive in 1997, and decreased in subsequent years. Possible reasons include job market, reimbursement, and work environment.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 ».