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Enregistrement W2593591754 · doi:10.1186/s40463-017-0192-4

Securing an OTL-HNS residency: How competitive is it? Comparing medical student perceptions to actual Canadian statistics

2017· article· en· W2593591754 sur OpenAlexaffabout
Emily Kay‐Rivest, N. Varma, Grace Scott, John J. Manoukian, Martin Desrosiers, J.P. Vaccani, Lily H. P. Nguyen

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de MontréalWestern UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyMedical educationMedical schoolPsychologyMatching (statistics)PerceptionMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The residency match is an important event in an aspiring physician's career. Otolaryngology - Head and Neck Surgery (OTL-HNS) is a surgical specialty that has enjoyed high numbers of applicants to its residency programs. However, recent trends in Canada show a decline in first-choice applicants to several surgical fields. Factors thought to influence a medical student's choice include role models, career opportunities and work-life balance. The notion of perceived competitiveness is a factor that has not yet been explored. This study sought to compare competitiveness of OTL-HNS, as perceived by Canadian medical students to residency match statistics published yearly by CaRMS (Canadian Residency Matching Service), with the hope of informing future decisions of surgical residency programs. METHODS: An electronic survey was created and distributed to all medical students enrolled in the 17 Canadian medical schools. After gathering demographic information, students were asked to rank what they perceived to be the five most competitive disciplines offered by CaRMS. They were also asked to rank surgical specialties from most to least competitive. Publically available data from CaRMS was then collected and analyzed to determine actual competitiveness of admissions to Canadian OTL-HNS residency programs. RESULTS: 1194 students, from first to fourth year of medical school, completed the survey. CaRMS statistics over the period from 2008 to 2014 demonstrated that the five most competitive specialties were Plastic Surgery, Dermatology, Ophthalmology, Emergency Medicine and OTL-HNS. Among surgical disciplines, OTL-HNS was third most competitive, where on average 72% of students match to their first-choice discipline. When students were questioned, 35% ranked OTL-HNS amongst the top five most competitive. On the other hand 72%, 74% and 80% recognized Opthalmology, Dermatology and Plastic Surgery as being among the five most competitive, respectively. We found that fourth-year medical students were significantly more knowledgeable about the competitiveness of both OTL-HNS and Plastic Surgery compared to first-year students (p < 0.01). CONCLUSION: Overall, Canadian medical students may underestimate the competitiveness of OTL-HNS. Furthermore, competitiveness would appear to be a concept that resonates with medical students during the match process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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