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Enregistrement W3002644655 · doi:10.5489/cuaj.6191

Survey of Canadian urology programs: Which aspects of the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) application are the most important?

2020· article· en· W3002644655 sur OpenAlexaffvenueabout
David‐Dan Nguyen, Jason Y. Lee, Trustin Domes, Mohamed Abou El‐Ghar, Sero Andonian, Julie Franc-Guimond, Julien Letendre, Paul Perrotte, Naeem Bhojani

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentMedical educationLikert scaleFrenchTransparency (behavior)MedicinePsychologyFamily medicineMatching (statistics)Computer sciencePolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: For medical students, determining which aspects of the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) application are the most important when applying to residency programs can be challenging. Due to the lack of current and reliable information on the selection criteria of Canadian urology residency programs, we surveyed each program about which criteria are the most important when selecting future residents in order to provide medical students with more transparency and programs with a better idea of how their criteria compare to those of others. METHODS: An electronic survey was sent to all 13 Canadian urology residency programs (both program directors and selection committee members). It asked respondents to rate each aspect of the application on a five-point Likert scale. Following a 100% response rate from program directors, the same survey was sent to selection committee members. A numeric mean score was calculated for each individual aspect surveyed to create an overall rank list of the components. Independent samples t-tests (two groups) were used to compare the scores of program directors vs. program committee members and of francophone programs vs. anglophone programs. RESULTS: Forty-three urologists involved in the application process answered. The three most important aspects were rotation performance at the respondent's institution (4.95±0.21), quality of reference letters from a urologist (4.60±0.62), and interview performance (4.49±0.63). There were no statistically significant differences between program directors and committee members for mean score of any aspect surveyed. Compared to anglophone programs, francophone programs gave statistically more significant importance to French proficiency (p<0.001) and pre-clinical academic performance (p=0.0272), while giving less importance to English proficiency (p<0.001). CONCLUSIONS: Canadian urology residency programs are similar in that they rank "clinical performance during a rotation at their school" as the most important selection criteria when choosing a future urology trainee. Graduate degrees, career plans, and reference letters from non-urologists have less impact when choosing future urology residents. Francophone schools and anglophone schools differ in the importance of language proficiency and preclinical grades as selection criteria for urology residency. This study will provide future urology applicants with more information and transparency when applying to urology programs in Canada and be of use to urology residency programs that must now publish their selection criteria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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