MP54-11 TRENDS IN UROLOGY SUBSPECIALTY MATCHING: A RETROSPECTIVE ANALYSIS OF AUA FELLOWSHIP APPLICANTS
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Résumé
You have accessJournal of UrologyDiversity, Equity & Inclusion: Increasing Representation in Urology (MP54)1 May 2024MP54-11 TRENDS IN UROLOGY SUBSPECIALTY MATCHING: A RETROSPECTIVE ANALYSIS OF AUA FELLOWSHIP APPLICANTS Kamil Malshy, Keith Rourke, Borivoj Golijanin, Sari Khaleel, Simone Thavaseelan, Gyan Pareek, and Dragan Golijanin Kamil MalshyKamil Malshy , Keith RourkeKeith Rourke , Borivoj GolijaninBorivoj Golijanin , Sari KhaleelSari Khaleel , Simone ThavaseelanSimone Thavaseelan , Gyan PareekGyan Pareek , and Dragan GolijaninDragan Golijanin View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/01.JU.0001008944.36895.9d.11AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: The American Urological Association's (AUA) accredited fellowships are competitive, attracting a global pool of applicants every year. This study aims to gain insight into the trends in applicant matching in various urological subspecialties. METHODS: We retrospectively reviewed match statistics of all 5 fellowship programs accredited by the AUA from 2010 - 2024. Societies included the Endourological Society (EUS), Society for Urological Oncology (SUO), American Society of Andrology (AMA), Society of Genitourinary Reconstructive Surgeons (GURS) and Society of Pediatric Urology (SPU). Applicants were classified according to 2 categories: postgraduate training (US/Canada (US/Ca) vs foreign graduates (FGs)) and gender (M vs F). Based on the above-mentioned applicant classifications, we provided applicant numbers, interviews offered, and overall match rates. RESULTS: Across the 5 programs, 2429 applicants applied. 1998 males (82.3%), 399 females (16.4%) and 32 undisclosed (1.3%). There were 1486 US/Ca graduates (60.8%) and 953 FGs (39.2%). The average number of vacancies listed by the EUS, ASA, SUO, GURS and SPU were 42.1 (±13.9), 13 (±4), 50.3 (±2.7), 20.9 (±4.6) and 26.1 (±1.6) respectively. 1471 (60.6%) applicants were matched with a program, compared to 958 (39.4%) unmatched, p<0.001. The probability of US/Ca graduates matching is significantly higher with 1246/1486 (83.8%) than that of FGs 222/953 (23.3%), p<0.001. In GURS, FGs have the best match rate of 47/118 (33.8%), and SPU the lowest 1/14 (7%). Female applicants have a significantly higher chance of matching 324/399 (81.2%) than male applicants 1139/1998 (57%), p<0.001. US/Ca-to-FGs ratios and the male-to-female ratio were stable throughout the match years (Figure 1). Table 1 demonstrates detailed results. CONCLUSIONS: US/Ca graduates and female applicants have higher matching rates across the years and subspecialties. Sustained initiatives to foster diversity and the potential expansion of urology subspecialty positions are essential. Acknowledgment: Ms. Sandra Howard (AUA). Download PPT Source of Funding: None © 2024 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 211Issue 5SMay 2024Page: e879 Advertisement Copyright & Permissions© 2024 by American Urological Association Education and Research, Inc.Metrics Author Information Kamil Malshy More articles by this author Keith Rourke More articles by this author Borivoj Golijanin More articles by this author Sari Khaleel More articles by this author Simone Thavaseelan More articles by this author Gyan Pareek More articles by this author Dragan Golijanin More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».