Challenges with international medical graduate selection: finding positive attributes predictive of success in family medicine residency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Criteria to select residents most likely to succeed, other than proficiency of their medical knowledge, is a challenge facing preceptors. International Medical Graduates (IMGs) play an integral role in mitigating the high demand for family medicine physicians across Canada. Thus, selecting IMG candidates that have a high probability of succeeding in Canadian educational settings is important. The purpose of this study is to elucidate qualitative attributes that positively correspond to success in residency, to ultimately assist in the selection of IMG residents most likely to achieve family medicine residency. METHODS: Interviews of 13 family medicine preceptors from some of the largest IMG training sites in Canada were performed to collect original data. The data was coded in tandem sequences using standardized coding techniques to increase robustness of results. RESULTS: The identified positive predictors of an IMG residents' success are: presence of a positive attitude, proficient communication skills, high level of clinical knowledge, trainability. CONCLUSIONS: The results provide adequate guidelines to assist in selection of IMG residents. Canada is a unique sociocultural setting where standardized selection methods of IMGs have not been employed. By selecting IMG residents who possess these attributes upon inception of residency, benefits of instruction will be maximized and result in residents developing increased aptitudes for patient care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».