Gender differences in emergency medicine standardized letters of evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The Standardized Letter of Evaluation (SLOE) is a vital portion of any medical student’s emergency medicine (EM) residency application. Prior literature suggests gender bias in EM SLOE comparative ranking, but there is limited understanding of the impact of gender on other SLOE components. The study objective was to evaluate the presence of gender differences in the 7 Qualifications for EM (7QEM), Global Assessment (GA), and anticipated Rank List (RL) position. A secondary objective was to evaluate the gender differences in 7QEM scores and their link to GA and anticipated RL position. Methods We performed a cross‐sectional study using SLOEs from a subset of United States applicants to three EM residency programs during the 2019–2020 application cycle. We collected self‐reported demographics, 7QEM scores, GA, and anticipated RL position. We utilized linear regression analyses and repeated measures ANOVA to evaluate if the relationship between the 7QEM scores, GA score, and anticipated RL position was different for men and women. Results 2103 unique applicants were included (38.6% women, 61.4% men), with 4952 SLOEs meeting inclusion criteria. The average QEM (2.51 vs. 2.39; p < 0.001), GA (2.68 vs. 2.48; p < 0.001), and RL (2.68 vs. 2.47; p < 0.001) scores were statistically higher for women than men. When exploring the relationship between the 7QEM and GA, Ability to communicate a caring nature to patients was not found to be a statistically significant predictor for men, but it was for women. When exploring the relationship between 7QEM and RL, Commitment to EM was not a significant predictor for men, but it was for women. Conclusions Women scored higher than men on the 7QEM, GA, and anticipated RL position on SLOEs. The 7QEM scores factored differently for men and women.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».