Strategies For Enhancing Equity, Diversity, and Inclusion in Medical School Admissions–A Canadian Medical School's Journey
Notice bibliographique
Résumé
Background Medical schools aim to select and train future physicians representative of and able to serve their diverse population needs. Enhancing equity, diversity, and inclusion (EDI) in admissions processes includes identifying and mitigating barriers for those underrepresented in medicine (URM). Summary of Innovations In 2017, Schulich School of Medicine and Dentistry (Western University, Ontario, Canada) critically reviewed its general Admissions pathways for the Doctor of Medicine (MD) program. Till that time, interview invitations were primarily based on academic metrics rather than a holistic review as for its Indigenous MD Admissions pathway. To help diversify the Canadian physician workforce, Schulich Medicine utilized a multipronged approach with five key changes implemented over 2 years into the general MD Admissions pathways: 1. A voluntary applicant diversity survey (race, socioeconomic status, and community size) to examine potential barriers within the Admissions process; 2. Diversification of the admissions committee and evaluator pool with the inclusion of an Equity Representative on the admissions committee; 3. A biosketch for applicants' life experiences; 4. Implicit bias awareness training for Committee members, file reviewers and interviewers; and 5. A specific pathway for applicants with financial, sociocultural, and medical barriers (termed ACCESS pathway). Diversity data before (Class of 2022) vs. after (Class of 2024) these initiatives and of the applicant pool vs. admitted class were examined. Conclusion For the Class of 2024, the percentage of admitted racialized students (55.2%), those with socioeconomic challenges (32.3%), and those from remote/rural/small town communities (18.6%) reflected applicant pool demographics (52.8, 29.9, and 17.2%, respectively). Additionally, 5.3% (vs. 5.6% applicant pool) of admitted students had applied through ACCESS. These data suggest that barriers within the admissions process for these URM populations were potentially mitigated by these initiatives. The initiatives broadly improved representation of racialized students, LGBTQ2S+, and those with disability with statistically significant increases in representation of those with socioeconomic challenges (32.3 vs. 19.3%, p = 0.04), and those with language diversity (42.1 vs. 35.0%, p = 0.04). Thus, these changes within the general MD admissions pathways will help diversify the future Canadian physician workforce and inform future initiatives to address health equity and social accountability within Canada.
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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 | 0,008 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 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 ».