Analysis of factors affecting Canadian medical students’ success in the residency match
Notice bibliographique
Résumé
Background: In North America, there is limited data to support deliberate application strategies for post-graduate residency training. There is significant interest in determining what factors play a role in Canadian medical graduate (CMG) matching to their first choice discipline and heightened concern about the number of students going unmatched altogether. Methods: We analyzed matching outcomes of CMGs based on seven years (2013-2019) of residency application data (n= 13,499) from the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) database using descriptive and binary logistic regression modeling techniques. Results: The sample was 54% female, with 60% between the ages of 26 and 29, and 60% attended medical schools in Ontario. Applicants who received more rankings from residency programs were more likely (OR = 1.185, p < 0.001) to match. Higher research activities (OR = 0.985, p < 0.001) and number of applications submitted (OR = 0.920, p < 0.001) were associated with a reduced likelihood of matching. Number of volunteer activities and self-report publications did not significantly affect matching. Being male (OR = 0.799, p < 0.05) aged <25 (OR = 0.756, p < 0.05), and from Eastern (OR = 0.497, p < 0.01), or Western (OR = 0.450, p < 0.001) Canadian medical schools were predictors of remaining unmatched. Conclusions: This study identified several significant associations of demographic and application factors that affected matching outcomes. The results will help to better inform medical student application strategies and highlight possible biases in the selection process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».