Postapplication Advisement for U.S. Medical School Reapplicants: One School’s Program
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Reapplicants make up over one-quarter of U.S. medical school applicants. Postapplication advisement (PAA) can provide potential reapplicants with concrete strategies for improvement, a contextualized basis for their scores, and a realistic idea of their chances for success. However, more data showing the effectiveness of PAA and an analysis of best practices are needed for PAA programs to be more widely adopted. APPROACH: In 2010, the University of New Mexico School of Medicine (UNM SOM) created a PAA program that involves a postapplication seminar (PAS), mandatory self-assessment and action plan development, and an individual consult with an admissions dean to prepare participants for reapplication. OUTCOMES: From 2010 to 2016, 892 applicants who interviewed and were rejected at UNM SOM were eligible to participate in PAA. Of these, 478 (53.6%) chose to participate in PAA over the seven-year period. Males had a higher participation rate (246/430; 57.2%) compared with females (232/461; 50.3%; P = .04). African Americans had a higher participation rate (12/17; 70.6%) and American Indian/Alaska Natives had a lower participation rate (17/64; 26.6%) than any other race/ethnicity. Of reapplicants who were subsequently accepted, 140/178 (78.7%) attended PAS and a consult, and 7/178 (3.9%) attended PAS only, compared with 31/178 (17.4%) of subsequently accepted reapplicants who did not participate in any PAA (P < .001). NEXT STEPS: Additional research should focus on the best approach for assisting reapplicants with prioritizing areas for improvement in their application. Demographic data may be used to target outreach to specific populations.
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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 | 0,002 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,001 |
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.
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 ».