Reference letters for subspecialty medicine residency positions: are they valuable for decision-making? Results from a Canadian study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The letter of recommendation is currently an integral part of applicant selection for residency programs. Internal medicine residents will spend much time and expense completing sub-specialty away electives to obtain a letter of recommendation. The purpose of this study was 1) to examine a large sample of reference letters in order to define essential components of a high-quality letter, and 2) to elucidate the relationship between quality of reference letter and the letter writer. METHODS: We conducted a two-phase study. In phase one, a large sample of letters of recommendation was examined using an audit tool as a coding framework. A 5-point composite endpoint of high-quality letter components was subsequently developed. In phase two, program director letters were compared to non-program director home institution and non-home institution elective letters based on inclusion of components of the 5-point composite endpoint using Chi square testing. RESULTS: 715 letters were examined (398 non-program director home institution letters, 201 program director letters, and 116 non-home institution elective letters). High-quality letter components were: nature of relationship, duration of relationship, In Training Evaluation Report information, research involvement and comments on areas for improvement. Program director letters had a significantly higher proportion (10.4%) of all 5 high-quality components, compared to 0% in both non-program director home institution letters and elective letters (p < 0.001). A significantly higher proportion of program director letters had 4-5 high-quality components (62.5%) compared to 2% of non-program director home institution letters and 0% of elective letters (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Letters of recommendation from elective rotations are of the poorest quality and such rotations should not be pursued for the sole purpose of obtaining a letter. The low quality of elective letters leads to the recommendation that writers should decline to write them, programs should not require them and trainees should not request them. Program directors write the highest quality letters and should be a resource for faculty development. Clinical supervisors can use the 5-point composite endpoint as a guide when writing letters for applicants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».