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Enregistrement W4391430051 · doi:10.1186/s12909-024-05052-7

Relationship between individual and country-level socio-economic background, USMLE step scores, and demographics of international medical graduates and residency match results

2024· article· en· W4391430051 sur OpenAlexaboutno aff
Daria Hunter, Ronna L. Campbell, Aidan F. Mullan, Joel Anderson, James L. Homme

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnited States Medical Licensing ExaminationOddsDemographicsMatriculationMedicineFamily medicineLogistic regressionResidency trainingMatching (statistics)Medical educationEducational attainmentDemographyMedical schoolPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Twenty five percent of practicing physicians in the US are International Medical Graduates (IMGs) - physicians who completed their medical school training outside of the United States and Canada. There are multiple studies demonstrating higher socio-economic background is associated with medical school matriculation in the US. However, despite a substantial prevalence of IMGs in the American healthcare system, studies of the association between demographics, socio-economic background, and securing a residency position in the match are lacking. METHODS: We created a survey with questions on residency match-related data and information on personal socio-economic background. An invitation to participate in the study was sent to all IMGs that applied to the included residency programs after the conclusion of the 2022 residency match. We used multivariable logistic regression to compare survey responses to the odds of securing a residency match. RESULTS: The total number of survey respondents was 744 (response rate 15.1%). We found that younger age, higher United States Medical License Examination (USMLE) scores, higher-income country of origin (including the United States), fewer match attempts, applying to fewer specialties, having parents with college degree or higher, and coming from higher-than-average or lower-than-average family income were independently associated with increased odds of matching. Gender, personal income, and visa status did not demonstrate significant associations with residency match. CONCLUSIONS: Residency match is a significant expense for IMGs, especially for those from lower-income countries. International applicants from higher socio-economic backgrounds might have advantages in securing medical residency positions in the United States when controlling for other variables.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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