Compassionate Off-Ramps: The Availability of Terminal Master's Degrees in US Medical Schools
Notice bibliographique
Résumé
Medical students who underperform or find they are not a "good fit" for medicine have limited options. A terminal master's degree represents an exit alternative that recognizes students' completed coursework and acknowledges their commitment to the medical sciences. Although medical educators have called for the creation of such programs, termed "compassionate off-ramps," the prevalence of degree offerings in US programs is unknown. In the fall of 2020, a survey was sent to Student Affairs Deans at 141 LCME-accredited MD programs; 73 institutions responded (52%). Terminal master's degrees were offered by 19% of respondent institutions (n = 13). While 85% of those without a terminal master's (n = 48) endorsed degree benefits, only 36% (n = 21) had plans to create the degree. This study demonstrates that few US medical schools offer a terminal master's degree, leaving students who exit medicine with high levels of debt without an avenue for a degree to support employment or future academic pursuits. The authors identify implications for students, particularly those who are at a higher risk of failing Step 1, such as students who are underrepresented in medicine, socioeconomically disadvantaged, or who have a disability and are unaccommodated. Potential barriers to terminal master's program creation are identified and mitigating strategies are recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».