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Enregistrement W4379376411 · doi:10.5435/jaaosglobal-d-23-00050

The Value of Signaling an Orthopaedic Surgery Program: A Survey to Orthopaedic Surgery Programs

2023· article· en· W4379376411 sur OpenAlexaff
Jacob Sorenson, Patrick M. Ryan, Russell A. Ward, Douglas S. Fornfeist

Notice bibliographique

RevueJAAOS Global Research and Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMedicineGraduate medical educationProgram directorFamily medicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A new system was implemented by the Association of American Medical Colleges called the preference signaling program for the 2022 to 2023 orthopaedic surgery residency match. Applicants were able to signal 30 orthopaedic surgery programs to indicate high interest in a specific program. The purpose of this study was to address how important signaling was to an orthopaedic surgery program this 2022 to 2023 application cycle. METHODS: A five-question survey was sent to orthopaedic surgery residency programs participating in the Electronic Residency Application Service this application cycle. Contact information was gathered through the Accreditation Council for Graduate Medical Education residency website and program websites. RESULTS: Responses were obtained from 69 of the 151 programs (46%) contacted. The average number of applicants per program was 727 (range, 372 to 1031, SD 155). Thirty-four of 61 respondents (56%) stated that 100% of their interviewees signaled their program. Fifty-five of 61 respondents (90%) indicated that their interviewee pool consisted of 75% or more applicants who signaled. Applicants who signaled had a 24.4% (range, 12.77 to 47.41, SD 8.04) chance of receiving an interview. Applicants who did not signal had just a 0.92% (range, 0 to 13.10, SD 2.08) chance of receiving an interview. Fifty-four of the 63 applicants (86%) answered that signaling played an important role in considering an applicant for an interview. CONCLUSION: Over half of the responding programs only interviewed applicants who signaled their program, and over 90% of programs' interview lists consisted of at least 75% of signaling applicants. Eighty-six percent of programs indicated that signaling played an important role in considering an applicant for an interview. Applicants who signaled were 26.5 times more likely to receive an interview than those who did not (P < 0.0001). With this information, applicants can narrow down their list of programs to apply to, knowing that their signal to a program will give them a better chance at receiving an interview.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,154 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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