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Enregistrement W4394813899 · doi:10.1097/01.gox.0001014672.59684.0f

15. Diversity Scholarships for Plastic Surgery Sub-Internships: A National Review of US Residency Programs

2024· review· en· W4394813899 sur OpenAlexaff
Luis A. Antezana, Pablo Ochoa, Jess D. Rames, Lucas Kruetz-Rodrigues, Karim Bakri, Adam Mosa

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStipendInternshipScholarshipDiversity (politics)ReimbursementMedical educationDescriptive statisticsStatistics educationMedicineMatching (statistics)Family medicineActuarial sciencePolitical sciencePsychologyBusinessMathematics educationStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Away rotations are essential for increasing an applicants’ chances of matching to a plastic surgery program. Financial constraints exist for students attempting to complete these month-long subinternships. Residency programs have developed monetary initiatives for students underrepresented in medicine (URiM). Our team sought to 1) provide a centralized resource for URiM students seeking subinternships with funded opportunities and 2) investigate the relationship between diversity scholarships availability and doximity rankings as well as geographic program location. Methods: A cross sectional analysis of URiM scholarships opportunities offered by US integrated plastic surgery programs (n=91) between July and September 2023. The study utilized residency and program web domains. Investigators collected information on the monetary value of scholarship, eligibility criteria, required application documents, and if interviews were guaranteed. In addition to descriptive statistics, inferential data analysis was conducted to compare programs with scholarships to those without as well as further investigation of whether programs’ geographic region or Doximity ranking played a role in likelihood of scholarship existence. Results: The study found that approximately 52.7% (n=48) of programs have in place monetary support for underrepresented visiting medical students (e.g. stipend or reimbursement). (Table 1) The average monetary support was $1670. Most programs defined eligibility of URiM status in a statement similar to that of the AAMC’s definition. Programs typically catered only to 4th year students and required USMLE Step 1 and Step 2 scores when available. Number of LOR required ranged from zero to three, and the median number of essays ranged was one. A univariate test demonstrated that programs with lower rankings in both reputation and research were less likely to have scholarship available than higher ranking programs (p-value 0.002; p-value 0.02 respectively). (Table 2) Moreover, programs located in the Midwest regions were 3.5 times more likely to have a diversity scholarship available (p-value 0.034). In our multivariate analysis, reputation ranking, and geographic region remained significant. (Table 3) A Pearson’s Chi square test showed the greatest proportions of scholarships among geographically similar programs to be in the Midwest (70%), however, not statistically significant). (Table 4 and Fig 4) Conclusion: This study provides a centralized resource for URiM students interested in completing aways. Of interest, these scholarships tend to be offered more at Midwest programs, possibly indicating an increased recruiting effort of underrepresented students. Further investigation into how residency programs developed and funded these scholarship opportunities would be of much benefit. These insights could help guide other programs in the development of their own visiting medical student scholarships for URiM applicants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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