The relationship between regional medical campus enrollment and rates of matching to family medicine residency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Michael G. DeGroote School of Medicine expanded its medical education across three campus sites (Hamilton, Niagara Regional and Waterloo Regional) in 2007. Ensuring the efficacy and equivalency of the quality of training are important accreditation considerations in distributed medical education. In addition, given the social accountability mission implicit to distributed medical education, the proportion of learners at each campus that match to family medicine residency programs upon graduation is of particular interest. METHODS: By way of between campus comparisons of Canadian Residency Matching Service (CaRMS) match rates, this study investigates the family medicine match proportion of medical students from McMaster's three medical education campuses. These analyses are further supported by between campus comparisons of Personal Progress Index (PPI), Objective Structured Clinical Examination (OSCE), Medical Council of Canada Qualifying Examination-Part 1 (MCCQE1) performances that offer insight into the equivalency and efficacy of the educational outcomes at each campus. RESULTS: The Niagara Regional Campus (NRC) demonstrated a significantly greater proportion of students matched to family medicine. With respect to education equivalency, the proportion of students' PPI scores that were more than two SD below the mean was comparable across campuses. OSCE analysis yielded less than 2% differences across campuses with no differences in the last year of training. The MCCQE1 pass rates were not statistically significant between campuses and there were no differences in CaRMS match rates. With respect to education efficacy, there were no differences among the three campuses' pass rates on the MCCQE1 and CaRMS match rates with the national rates. CONCLUSIONS: Students in all campuses received equivalent educational experiences and were efficacious when compared to national metrics, while residency matches to family medicine were greater in the NRC. The reasons for this difference may be a factor of resident and leadership role-models as well as the local hospital and community environment.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».