Canadians studying medicine abroad and their journey to secure postgraduate training in Canada or the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: From national and international workforce perspectives, Canadians studying medicine abroad (CSAs) are a growing provider group. Some were born in Canada whereas others immigrated as children. They study medicine in various countries, often attempting both American and Canadian medical licensure pathways. METHODS: Using data from the Educational Commission for Foreign Medical Graduates (ECFMG) and the Medical Council of Canada (MCC), we looked at CSAs who attempted to secure residency positions in both Canada and the United States. We detailed the CSAs' countries of birth and medical education. We tracked these individuals through their postgraduate education programs to enumerate their success rate and categorize the geographic locations of their training. RESULTS: The majority of CSAs study medicine in one of 10 countries. The remainder are disbursed across 88 other countries. Most CSAs were born in Canada (62%). Approximately 1/3 of CSA from the 2004-2016 cohort had no record of entering a residency program in Canada or the United States (U.S.). Recently graduated CSAs were most likely to secure residency training in Ontario and New York. CONCLUSION: Many CSAs attempt to secure residency training in both Canada and the U.S. Quantifying success rates may be helpful for Canadians thinking about studying medicine abroad. Understanding the educational pathways of CSAs will be useful for physician labour workforce planning.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».