A 5-Year Analysis of Saudi Arabian Applications to Plastic Surgery Residency Training in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The goal of this study is to determine factors associated with acceptance into Canadian plastic surgery (PS) residency programs by Saudi Arabian Medical Graduates. Methods: This is a cross-sectional study targeting eligible Saudi Arabian applicants to any Canadian PS residency program between 2017 and 2022. Collected data included demographics, education/licensure, electives in Canada, and letter of reference. The 2 main outcomes analyzed were “invited for an interview” and “offered a residency position.” Results: We reviewed 52 applications. Of these, 18 applicants received an invitation for an interview and 8 were offered a residency training position. Significant variables associated with receiving an invitation for an interview were completing an elective in Canada ( P = .016), having a master's degree ( P = .012), and completion of an English test ( P = .032). The variables most likely to influence receiving a residency position offer are completion of elective training in Canada ( P = .004) and receiving a letter of reference from a Canadian plastic surgeon (95% CI: 0.77 to 76.69: OR: 8.90). Conclusion: Completion of an elective rotation in Canada and obtaining Canadian letters of reference were found to be the most important factors for Saudi Arabian physician applicants to be accepted into a Canadian PS residency program. Other factors that were less critical but improved their chances of being considered include completion of an English assessment test and having a master's degree. This study offers valuable guidance for any Saudi Arabian candidates interested in PS residency in Canada and may aid Canadian programs in their assessment of potential residents.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».