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Enregistrement W3037106984 · doi:10.1097/acm.0000000000003361

A Foot in the Door: Foreign International Medical Students’ Obstacles to Hands-On Clinical Electives in the United States

2020· article· en· W3037106984 sur OpenAlexaboutno aff
Roi Anteby

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageMedical educationCurriculumQuarter (Canadian coin)Diversity (politics)PsychologyMedicinePolitical scienceFamily medicinePedagogyLawGovernment (linguistics)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: With an impending shortage of physicians in the United States, international medical graduates (IMGs) can help fill the void, especially in underserved communities. In the recent 2019 match, non-U.S. citizens that graduated from international medical schools (non-U.S. IMGs) comprised 13% of the matched postgraduate year 1 positions, filling almost a third of the matched preliminary surgical spots and just above a quarter of the internal medicine categorical positions.1 Coming from different cultures and educational backgrounds, lacking U.S. mentors, and encountering language barriers and biases, non-U.S. IMGs face specific challenges. An important factor for them to get into a residency in the United States is clinical hands-on experience in U.S. institutions. Clinical rotations at teaching hospitals benefit both non-U.S. IMGs and their hosts. Non-U.S. IMGs can fill elective spots at the times U.S. medical students are less interested in pursuing. Furthermore, they bring diversity to the teaching environment, and their training in the United States can make them emissaries of U.S. values back home. Dedicated programs aimed at integrating non-U.S. IMGs through electives exist but are few in number and are often unknown to foreign medical students. Once found, the application process can prove daunting. Not all U.S. teaching hospitals accept foreign international medical students, and those that do often include stringent application requirements, a long application process, and high application fees (in some cases up to $1,000). The Association of American Medical Colleges Visiting Student Learning Opportunities program was established to help concentrate away rotations for medical students, offering an application service that enables access to electives in 244 participating medical institutions. Notwithstanding, the program is open to only 59 international medical schools, and a mere 14% of the participating U.S. institutions agreed to take part in the Global Network Initiative, opening their programs to students from outside the United States.2 The result is that most opportunities and vast areas in the United States are left beyond the reach of students from around the world. In order for such programs to be successful in helping non-U.S. IMGs gain access to U.S. clinical electives, medical educators have to open their doors to give them a chance. Roi AntebyFourth-year medical student, Tel Aviv Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel; [email protected]

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0120,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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