Is it really a challenge to find positive attributes for international medical graduates predictive of success in family medicine residency?
Notice bibliographique
Résumé
In their paper "Challenges with international medical graduate selection: finding positive attributes predictive of success in family medicine residency," (BMC Prim Care 23(256):2-9, 2022) the authors report on their research into qualitative attributes that positively correspond to success in residency with the objective of assisting in the selection of International Medical Graduate (IMG) residents most likely to achieve success in family medicine residency. The authors found that positive predictors of IMG residents' success were: presence of a positive attitude, proficient communication skills, high level of clinical knowledge, and trainability. The authors conclude that selecting IMG residents who possess these attributes will result in residents developing increased aptitudes for patient care. A careful reading of the paper raises a number of concerns. MacFarlane (Can Med Educ J 12(4):132-40, 2021) points out that IMGs are already marginalized in the residency selection process. Our concern is that this paper may contribute to this marginalization through a tone of negativity or bias against IMGs and the use of biased language throughout the paper that tends to cast IMGs as being inferior and somehow less well prepared for residency than Canadian Medical Graduates (CMGs). We argue that the proposed predictors are generic and equally relevant to both CMGs and IMGs. In focusing on these predictors in IMGs specifically, the paper appears to imply, without evidence, that IMGs are inadequate in the identified areas. After reviewing the paper's references, the existing literature, and an analysis of language used, we conclude that IMGs are capable candidates for residency, and that the qualitative attributes outlined in the paper offer little utility for the selection of IMG residents relative to CMG residents.
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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 | 0,042 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».