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Enregistrement W4238871944 · doi:10.21203/rs.3.rs-52475/v2

Reference letters for subspecialty medicine residency positions: Are they valuable for decision-making? Results from a Canadian study.

2020· preprint· en· W4238871944 sur OpenAlexafffundabout
Deepti Chopra, M. G. Joneja, Gurjit Sandhu, Christopher A. Smith, Catherine M. Spagnuolo, Lawrence Hookey

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSoutheastern Ontario Academic Medical Organization
Mots-clésSubspecialtyResidency trainingMedical educationFamily medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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