How Competitive Is Plastic Surgery? An Analysis of the Canadian and American Residency Match
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Plastic surgery (PS) is considered to be one of the most competitive specialties. As a result, some students are discouraged from applying, reducing the overall number of PS candidates. Still, much of what we know of the match is based in conjecture. Objective: To examine the Canadian PS match data from 1997 to 2016. To our knowledge, this is the first long-term analysis of the Canadian PS residency match. Method: We examined the Canadian Residency Matching Service reports from 1997 to 2016, extracting key match statistics, including available positions, number of applicants, positions filled, positions unfilled, and gender-specific match results. To examine competitiveness, the ratio of total applicants per quota per year (CR) and the ratio of applicants who chose PS as their first-choice specialty per quota per year were calculated (FC-CR). The National Residency Matching Program data were used to assess the American integrated PS match over the past decade and served as a comparison. Results: The CR of Canadian PS programs declined over the last 20 years ( P < .001), indicating fewer applicants applied to the program per available position. Similarly, the FC-CR also declined over the last 20 years ( P < .001). The number of females matching to their first-choice discipline of PS increased from 1997 ( P < .001). There was no significant change in the number of males matching to their first-choice discipline of PS ( P = .15). There was no significant change in the competitiveness (CR) of the American integrated PS match over the last decade ( P = 0.087). Conclusion: Encouragingly, today PS has more training positions and more female residents; yet, the overall number of applicants has remained relatively static over the past 20 years. This analysis serves as a valuable reference for PS programs and should assist in developing strategies to encourage the best applicants to apply.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle