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Enregistrement W2607323476 · doi:10.1017/cjn.2015.189

Trends in entry to RCPSC neurosurgery residency training through the CaRMS match since loss of eligibility for ABNS certification

2015· article· en· W2607323476 sur OpenAlexaffvenueabout
MK Tso, J. Max Findlay, SP Lownie, MC Wallace, BD Toyota, IG Fleetwood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)Alberta Hospital EdmontonCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurosurgeryMedicineDemographicsResidency trainingCertificationWorkforceFamily medicineBoard certificationMedical educationDemographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: After July 16, 1997, Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) trainees in neurosurgery were no longer eligible for American Board of Neurological Surgeons (ABNS) certification. It was anticipated that this would lead to an influx of neurosurgeons in Canada. Methods: We analyzed historical Canadian Residency Matching Service (CaRMS) data for 1997–2014 for trends in neurosurgery residency positions offered, vacancy rates, resident demographics and other pertinent data. Results: A mean of 0.94% of medical students applied to neurosurgery as their first choice (range: 0.54%-1.79%). Comparing 2 consecutive time periods (1997–2005 vs. 2006–2014), the mean number of neurosurgery entry positions per year increased from 14 to 19, while mean applicant numbers increased from 24 to 28, respectively. Ninety-five percent of those accepted into neurosurgery ranked it as their first choice discipline and few candidates who ranked neurosurgery highest were unmatched. Women applying to neurosurgery as their first choice discipline were equally likely to match as men (84% vs. 85%) and comprised 28% of neurosurgery residents selected since 2008 (vs. 14% in 1997–2007). Conclusions: The number of neurosurgery CaRMS positions and applicants have increased since 1997. This will have implications for neurosurgical workforce planning and physician employment in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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