Selection for family medicine residency training in Canada: How consistently are the same students ranked by different programs?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the consistency of the ranking of Canadian and US medical graduates who applied to Canadian family medicine (FM) residency programs between 2007 and 2013. DESIGN: Descriptive cross-sectional study. SETTING: Family medicine residency programs in Canada. PARTICIPANTS: All 17 Canadian medical schools allowed access to their anonymized program rank-order lists of students applying to FM residency programs submitted to the first iteration of the Canadian Resident Matching Service match from 2007 to 2013. MAIN OUTCOME MEASURES: The rank position of medical students who applied to more than 1 FM residency program on the rank-order lists submitted by the programs. Anonymized ranking data submitted to the Canadian Resident Matching Service from 2007 to 2013 by all 17 FM residency programs were used. Ranking data of eligible Canadian and US medical graduates were analyzed to assess the within-student and between-student variability in rank score. These covariance parameters were then used to calculate the intraclass correlation coefficient (ICC) for all programs. Program descriptions and selection criteria were also reviewed to identify sites with similar profiles for subset ICC analysis. RESULTS: Between 2007 and 2013, the consistency of ranking by all programs was fair at best (ICC = 0.34 to 0.39). The consistency of ranking by larger urban-based sites was weak to fair (ICC = 0.23 to 0.36), and the consistency of ranking by sites focusing on training for rural practice was weak to moderate (ICC = 0.16 to 0.55). CONCLUSION: In most cases, there is a low level of consistency of ranking of students applying for FM training in Canada. This raises concerns regarding fairness, particularly in relation to expectations around equity and distributive justice in selection processes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».