The ideal applicant to emergency medicine residency programs in Saudi Arabia; Program directors’ view
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Emergency medicine (EM) is considered a competitive specialty worldwide with an acceptance rate of 57% in Canada, but it is even more competitive in Saudi Arabia with 18.7% acceptance. Factors that may influenced the applicant’s acceptance into residency programs included letters of recommendation, interview performance, research experience, and gender. This study aims to determine the factors playing a role in applicants matching to EM residency programs in Saudi Arabia from the viewpoint of program directors. Methods: A pilot study was done using a self-administered questionnaire distributed to EM residency program directors (PDs) in Saudi Arabia during the period of 16-21 November 2021. The data were analyzed using SPSS, and all ethical considerations were observed. Results: Twenty-seven PDs participated in the study, 19 (70.4%) were male, and most were former PDs (59.3%). The most crucial aspect in the applicant’s acceptance was the excellent impression in the interview (4.00 ± 1.00). The most crucial aspect of recommendation letters was a recommendation from a program director (29.6%). In addition, total duration of electives in EM (40.7%) was important, quality in EM research (29.6%) played a critical role, and professionalism (29.6%) was the factor sought during the interview. The PD’s gender or status or the region of the program did not significantly affect the preference of the applicant’s gender. Conclusion: For those considering EM residency programs in Saudi Arabia, the chance of getting accepted can be increased by getting a recommendation from a program director, increasing the duration of electives in EM, focusing on the research quality, and showing professionalism during the interview.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».