Prevalence of International Medical Graduates in Integrated Plastic Surgery Programs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
International medical graduates (IMGs) are physicians who did not attend medical school in the USA or Canada. IMGs comprise nearly one-quarter of the physician workforce and play a vital role in health care. Here, we aimed to identify the prevalence of IMGs in integrated programs and evaluate factors that influence their success in the residency match. Methods: The annual match reports from 2010 to 2020 were retrieved and summarized. Electronic surveys for program directors and program coordinators were distributed to US integrated plastic surgery programs. Each program's website was appraised for information regarding the eligibility of IMGs. Websites were also used to identify the number of IMG residents. Results: The number of applicants who matched into integrated programs ranged from 69 to 180 per year, of which US applicants comprised 61-165. US IMGs filled one to three positions per year, whereas non-US IMGs filled two to seven. Although 48% of programs have matched non-citizen IMGs and 79% have not encountered difficulties during the visa process, 67% of coordinators reported that the onboarding process is more challenging for IMGs. There are no IMGs in 52% of programs, and most institutions offer information on their website regarding visa sponsorship. Conclusion: IMGs make up less than 10% of filled positions per cycle. Although most programs accept IMGs, a small number matriculate. This may be explained by the competitiveness of integrated programs and the volume of IMG applications. Further research is needed to identify contributing factors of low IMG representation in plastic surgery programs.
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.
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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle