The Impact of UK Medical Students’ Demographics and Socioeconomic Factors on Their Self-Reported Familiarity With the Postgraduate Training Pathways and Application Process: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: UK medical graduates can apply for specialty training after completing a 2-year internship (foundation training). Postfoundation training application requirements vary depending on specialty but fundamentally require key skills such as teaching, research, and leadership. OBJECTIVE: This study investigated whether medical student demographics impact their self-reported familiarity with the Post-Foundation Training Pathways (PFTPs) and Post-Foundation Application Process (PFAP). METHODS: This was a cross-sectional study using a Bristol Online Survey. We invited all UK medical students to answer a range of questions about their demographics. Students were then asked to rank their familiarity with PFTPs and PFAP on a scale of 1 to 5 (1=least familiar and 5=most familiar). The responses were collected between March 2022 and April 2022 and exported for further analysis. Statistical analysis was conducted in Stata (version 17.1; StataCorp) using chi-square tests. RESULTS: A total of 850 students from 31 UK medical schools took part. There was a significant difference between gender and self-reported familiarity with PFTPs (P<.001) and PFAP (P<.001), with male students expressing higher familiarity. Similarly, there was a difference between ethnicity and self-reported familiarity with PFTPs (P=.02) and PFAP (P<.001), with White students more likely to express higher familiarity than their Black, Asian, or Mixed Ethnic counterparts. Lastly, there was an overall difference between medical background and age and self-reported familiarity with PFTPs and PFAP (all P<.001), with students from medical backgrounds and older students being more likely to express higher familiarity. CONCLUSIONS: The impact of gender, ethnicity, age, and medical background on students' self-reported familiarity with PFTPs and PFAP is significant. Further studies are required to evaluate the impact of these factors on tested knowledge of PFTPs and PFAP and whether this impacts the success rate of postfoundation applications.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».