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Enregistrement W3004012340 · doi:10.5435/jaaos-d-19-00755

Unifying the Orthopaedic Surgery Residency Application Process Under a Single Accreditation System: A Primer

2020· article· en· W3004012340 sur OpenAlexaff
Amiethab A. Aiyer, Spencer Summers, A. John Rush, Jonathan Kaplan, Matthew Varacallo, J. Lawrence Marsh, William N. Levine

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensWeyerhauser (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationGraduate medical educationMedicineMerge (version control)Medical educationUnited States Medical Licensing ExaminationConsistency (knowledge bases)Residency trainingProcess (computing)Context (archaeology)Medical schoolComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2020, the Accreditation Council for Graduate Medical Education and the American Osteopathic Association will merge creating a single accreditation system for graduate medical education in the United States under the National Residency Match Program. The goal of this merger is to ensure nationwide consistency in purpose and practice of medical care in the United States, specifically in the context of residency education and training for the next generation of physicians. The proposed impact is still speculative since we do not know what lasting effects, if any, this merger will have on subspecialties such as orthopaedic surgery. There are many considerations that medical school advisors need to take into account when guiding their students applying to residency after the match merge. The newly unified accreditation system will pose additional competition, considering that there will be more applicants than spots available in competitive specialties, including orthopaedic surgery. These are important caveats to keep in mind as the residency application process is evolving actively. It is the authors' hope that concepts discussed in this article stimulate further discussion, catalyze research, and optimize the ability for students to succeed in the match process.

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)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0110,026
Communication savante0,0380,055
Science ouverte0,0060,015
Intégrité de la recherche0,0220,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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