Improving Transparency in the Residency Application Process: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing numbers of residency applications create challenges for applicants and residency programs to assess if they are a good fit during the residency application and match process. Applicants face limited or conflicting information as they assess programs, leading to overapplying. A holistic review of residency applications is considered a gold standard for programs, but the current volumes and associated time constraints leave programs relying on numerical filters, which do not predict success in residency. Applicants could benefit from increased transparency in the residency application process. OBJECTIVE: This study aims to determine the information applicants find most beneficial from residency programs when deciding where to apply, by type of medical school education background. METHODS: Match 2023 applicants voluntarily completed an anonymous survey through the Twitter and Instagram social media platforms. We asked the respondents to select 3 top factors from a multiple-choice list of what information they would like from residency programs to help determine if the characteristics of their application align with program values. We examined differences in helpful factors selected by medical school backgrounds using ANOVA. RESULTS: There were 4649 survey respondents. When responses were analyzed by United States-allopathic (US-MD), doctor of osteopathic medicine (DO), and international medical graduate (IMG) educational backgrounds, respondents chose different factors as most helpful: minimum United States Medical Licensing Examination (USMLE) or Comprehensive Osteopathic Medical Licensing Examination (COMLEX) Step 2 scores (565/3042, 18.57% US-MD; 485/3042, 15.9% DO; and 1992/3042, 65.48% IMG; P<.001), resident hometown region (281/1132, 24.82% US-MD; 189/1132, 16.7% DO; and 662/1132, 58.48% IMG; P=.02), resident medical school region (476/2179, 22% US-MD; 250/2179, 11.5% DO; and 1453/2179, 66.7% IMG; P=.002), and percent of residents or attendings underrepresented in medicine (417/1815, 22.98% US-MD; 158/1815, 8.71% DO; and 1240/1815, 68.32% IMG; P<.001). CONCLUSIONS: When applying to residency programs, this study found that the factors that respondents consider most helpful from programs in deciding where to apply differ by educational background. Across all educational groups, respondents want transparency around standardized exam scores, geography, and the racial or ethnic backgrounds of residents and attendings.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».