Factors affecting orthopedic residency selection: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Annually, orthopedic residency programs rank and recruit the best possible candidates. Little evidence exists identifying factors that potential candidates use to select their career paths. Recent literature from nonsurgical programs suggests hospital, social and program-based factors influence program selection. We sought to determine what factors influence the choice of an orthopedic career and a candidate's choice of orthopedic residency program. METHODS: We surveyed medical student applicants to orthopedic programs and current Canadian orthopedic surgery residents (postgraduate year [PGY] 1-5). The confidential online survey focused on 3 broad categories of program selection: educational, program cohesion and noneducation factors. Questions were graded on a Likert Scale and tailed for mean scores. RESULTS: In total, 139 residents from 11 of 17 Canadian orthopedic programs (49% response rate) and 23 medical student applicants (88% response rate) completed our survey. Orthopedic electives and mandatory rotations were reported by 71% of participants as somewhat or very important to their career choice. Collegiality among residents (4.70 ± 0.6), program being the "right fit" (4.65 ± 0.53) and current resident satisfaction with their chosen program (4.63 ±0.66) were ranked with the highest mean scores on a 5-point Likert scale. CONCLUSION: There are several modifiable factors that residency programs may use to attract applicants, including early availability of clerkship rotations and a strong mentorship environment emphasizing both resident-resident and resident-staff cohesion. Desirable residency programs should develop early access to surgical and operative skills. These must be balanced with a continued emphasis on top-level orthopedic training.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».