The Quality of Dermatology Match Information on Social Media Platforms: Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The dermatology match is a highly discussed topic, and creators online often comment about the qualifications needed to match.Social media posts can share differing advice with potential misinformation that can cause excess stress and deter students interested in dermatology.We aimed to assess the quality of online information about the match process, with sources from Reddit, Student Doctor Network (SDN), and TikTok.In March 2024, "How to match into dermatology" and "Advice for the dermatology match process" was searched on these platforms, and 34 sources were assessed for the information source and specific advice for application components such as USMLE scores, research experiences and clinical interests, clerkship grades, and away rotations.Online material was compared with the official National Residency Matching Program (NRMP) 2022 match data using student t-test's for mean USMLE scores and research experiences.We collected information on media recommendations regarding research years, clerkship grades, medical school rankings, AOA status, broad vs focused dermatology and volunteer interests, away rotations, and dual applications.10 Tik-Tok videos, 15 Reddit posts, and 10 SDN posts were included in the study.The NRMP and online media data differed significantly among mean Step 1 scores (248 vs 254.5, p<0.001), number of abstracts, posters, and publications (20.9 vs 23.3, p<0.01), and number of total publications (7 vs 13.2, p<0.001).The NRMP and online data did not differ significantly among mean Step 2 scores (257 vs 261.0, p=0.06).Of the 22 total articles that discussed a potential research year, 16 articles recommended taking a research year during medical school (72.7%).Fifteen total articles mentioned grades during medical school, and 10 of these articles explained the importance of attaining AOA status (66.7%), compared to the NRMP data which shared that 39.7% of matched dermatology residents attained AOA status.Six articles commented on students pursuing focused vs broad interests in dermatology, and 3 (50%) articles recommended having broad interests in dermatology, while 3 (50%) discussed having niche interests.Twenty-one articles covered the topic of away rotations, of which 19 (90.5%) recommended doing an away rotation.Eleven articles discussed a number (mean 3.9 away rotations), whereas 8 (38.0%) articles said to complete as many away rotations as possible, in contrast to the official APD letter which recommends completing no more than 2 away rotations.Media found online does not match the AAMC-verified data or current APD statements.Accredited programs should consider releasing a statement regarding match information to dispel common rumors.
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 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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».