住院申请数据与随后的整体外科住院毕业生绩效的关联

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 进行外科手术培训.
• 居住地选择 选择 选择

背景情况:

• 住院计划在很大程度上依赖于来自电子住院申请服务 (ERAS) 的可量化的数据来选择外科住院医生.
• 埃拉斯数据与未来居民绩效之间的关联,包括像外科判断和领导力这样的关键品质,仍然不清楚.

研究的目的:

• 为了确定是否住院申请变量与随后的毕业生绩效相关,根据外科教育人员的评估.
• 为了评估在外科住院中关键绩效结果的预测价值,预先住院数据的预测值.

主要方法:

• 来自12个整体外科计划的教师在整体表现,外科判断,领导力和医学知识方面评价了258名毕业生 (2017-2020年).
• 收集的ERAS数据包括医学院类型,美国医学考试成绩,荣誉,课外活动,职工荣誉和班级等级.
• 斯皮尔曼等级顺序相关性和最小绝对收缩和选择操作员 (LASSO) 回归被用于分析.

主要成果:

• 在整体绩效评分和USMLE Step 2分数 (r=0.23),各种职位的荣誉 (r=0.14-0.17) 和班级排名 (r=0.18) 之间发现了弱相关性.
• 通过LASSO回归,没有包括ERAS数据在内的总统职位前变量被选择为预测四个测量结果中的任何一个.
• 该研究发现,可量化的应用指标与毕业生表现之间存在很小的关联.

结论:

• 可测量的住院申请数据显示,与随后的住院成绩有很弱的相关性,这是外科教育者评价的结果.
• 没有实习生申请变量被证明可以使用LASSO回归来预测毕业生表现.
• 这些发现挑战了可量化的应用数据在住院选择中的实用性,并强调了外科培训期间发展的重要性.