Characteristics of Emergency Medicine Residency Programs With Unfilled Positions in the 2023 Match
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: The unprecedented number of unfilled emergency medicine post-graduate year 1 (PGY-1) residency positions in the 2023 National Resident Matching Program shocked the emergency medicine community. This study investigates the association between emergency medicine program characteristics and the likelihood of unfilled positions in the 2023 Match. METHODS: This cross-sectional, observational study examined 2023 National Resident Matching Program data, focusing on program type, length, location, size, proximity to other programs, previous American Osteopathic Association (AOA) accreditation, first accreditation year, and emergency department ownership structure. We constructed a generalized linear mixed model with a logistic linking function to determine predictors of unfilled positions. RESULTS: A total of 554 of 3,010 (18.4%) PGY-1 positions at 131 of 276 (47%) emergency medicine programs went unfilled in the 2023 Match. In our model, predictors included having unfilled positions in the 2022 Match (odds ratio [OR] 48.14, 95% confidence interval [CI] 21.04 to 110.15), smaller program size (less than 8 residents, OR 18.39, 95% CI 3.90 to 86.66; 8 to 10 residents, OR 6.29, 95% CI 1.50 to 26.28; 11 to 13 residents, OR 5.88, 95% CI 1.55 to 22.32), located in the Mid Atlantic (OR 14.03, 95% CI 2.56 to 77.04) area, prior AOA accreditation (OR 10.13, 95% CI 2.82 to 36.36), located in the East North Central (OR 6.94, 95% CI 1.25 to 38.47) area, and corporate ownership structure (OR 3.21, 95% CI 1.06 to 9.72). CONCLUSION: Our study identified 6 characteristics associated with unfilled emergency medicine residency positions in the 2023 Match. These findings may be used to guide student advising and inform decisions by residency programs, hospitals, and national organizations to address the complexities of residency recruitment and implications for the emergency medicine workforce.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».