创建和评估临床信息学匹配:初步发现

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 医疗信息学 医疗信息学
• 在 GME 匹配系统.

背景情况:

• 临床信息学 (CI) 奖学金计划以前使用了同时接受报价的程序来匹配申请人.
• 这个由美国医学信息学协会 (AMIA) 开发的过程,给项目主管带来了挑战.
• 2021年,项目主管和AMIA开发了一种新的协作匹配流程,以加强申请人到计划的安置.

研究的目的:

• 评估新CI奖学金比赛在最初两年 (2021-2022) 的结果.
• 在奖学金匹配过程中确定需要改进的领域.

主要方法:

• 从电子居留申请服务 (ERAS) 获得了2021年和2022年的申请人数据.
• 从AMIA收集了同一年的匹配数据.
• 描述性统计数据用于分析申请人和计划数据.

主要成果:

• 159个独一无二的申请人提交了2,178个申请,平均每位申请人10人.
• 65.4%的申请人参加了比赛,在七个项目中排名中位数.
• 91.3%的参与申请人成功匹配,其中69.5%获得了首选;51-57%的计划填补了所有可用的空缺.

结论:

• 新的CI奖学金匹配显著改进了以前的系统,解决了项目主管发现的关键挑战.
• 申请人的消耗导致四分之一的计划仍然无法匹敌,这表明需要改进流程.
• 尽管比赛取得了成功,但未被填补的奖学金职位可能会持续存在,这凸显了持续优化CI实践途径的需要.