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彼消我长,破5000+丨2023 CMG Match【大数据】

baigemed 百歌医学
2023年07月30日 09:43
关键词导读

今年

  • 总位置数变多;

  • 美国医学生(AMG)申请者变少;

  • Non-US IMG成功Match人数创新高!

明年

  • 总体机遇上升;

  • 个体风险也上升;

  • 如何趋利避害与“de-risking”?

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2023年,是连续第八年对中国医学毕业生(CMG)Match美国住院医师的大规模队列研究。既往七年数据详情如下:


今年的2023 CMG Match【大数据】来了!


本文主体为“数据统计型报告”,科研味道较浓,内容较长但非常重要,请准备好一段时间,深度阅读。

正文:                   10335 字

预估深度阅读时间:30 分钟


为方便大家阅读,分为七个部分:

第一部分:研究和统计方式,与2023年CMG Match大数据声明

第二部分:今年,咱们的Match率如何?

第三部分:Ta们都是谁?从哪来?Match到哪里了?

第四部分:今年,CMG的数据有什么特点?

第五部分:2023年总申请人数和Match率的特点

第六部分:【展望未来】总体机遇上升,个人风险也上升

第七部分:【行动】分层做好“de-risking”,让“上升的机遇”跑赢“上升的风险”


图片大家可顺序阅读,也可根据标题选读图片


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第一部分

研究和统计方式,与2023年CMG Match大数据声明



普通的Match数据统计或喜报,都是在3月中旬Match结果公布后才开始统计的。这类事后的统计,会带来一个难避免的统计学问题:“幸存者偏差”,或俗称为“浮起来的元宵才看得见”。


此时,未Match上的同学,甚至未Match到自己理想项目的同学,往往不愿再参与调查统计。这就造成了“只有喜者报喜,没有忧者报忧”的现象,会让我们严重误判真实Match率。


自2016年2月始,为避免这种“幸存者偏差”,百歌医学采用前瞻队列研究(cohort study)的方式:对当年参加Match的CMG人群进行“出结果前”和“出结果后”两段式的调查统计,以减少偏倚,获得更准确的Match率,进而探索对Match结果有影响的因素,还原一个更真实的中国医学毕业生(CMG)的Match全貌

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2023年的Match,对于CMG而言,是疫情解封前的最后一个完整的Match年。存在和之前两年一样的各种困难和未知因素,我们继续坚持以前瞻队列的方式获得数据:



2023年【队列内数据】:12人

与过去七年相同,在Match结果公布之前的两周左右,通过本微信公众号,开始收集2023年参加Match的CMG群体数据,通过如《公益调查:美国住院医师申请 2023 · 队列研究》等文章,反复通知和提醒,进而收集到2023年参加Match的CMG群体数据。


截止于美国NRMP Match结果公布时(美国东部时间2022年3月13日10:00),我们共收集到有效问卷12份,形成了共计12人的【队列内数据】。此数据除用于计算Match率之外,还将用于其他Match相关因素的横向纵向比对研究(如《Match量表》)。



2023年【队列外数据】:4人

通常,在第一次Match结果公布后(美国东部时间2023年3月13日10:00之后),调查问卷(上)》还会收集到新的数据。因这段时间内,基本只有成功Match者才会报喜的现实,这导致几乎无法获得隐藏的unmatch人群,为避免偏倚,我们把这部分数据称为【队列外数据】,排除在评估Match率的算法之外


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因此,与其他形式的Match统计或喜报不同,本研究的特点为:
无论是研究方式设计,还是组织者的初衷,都做到了科学、客观、全面和公正,不受地域、学校、个人亲疏好恶或商业行为的影响,服务于全体CMG的公益性科学研究。

2023年CMG Match大数据声明


✪ 本年的Match数据研究过程中,百歌医学(包含百歌医学旗下所有商业机构或非商业机构),对填写完整数据的被调查者提供了如下方式的回馈(二者任选其一,可自用可赠送):
✪ 【美国住院医师数据库】的Match统计结果为百歌医学的公益项目,免费向全体CMG公开。
✪ 百歌医学享有版权和最终解释权,转载请联系百歌医学公邮(baige.contact@bug-online.org)。

请勿向百歌医学及其工作人员索要数据库中的个人联系方式,这会与百歌医学与被调查者的“知情同意和授权”不一致。百歌医学及其工作人员需要保护数据提供者的隐私。同时,我们也理解同学们想更多了解每位Match者的需求,我们建议您通过旁道途径了解。同时百歌医学会邀请其中有代表性的医生参加到【百歌医学直播间】讲座中。



扫码关注【百歌医学直播间】


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第二部分

今年,咱们的Match率如何?



○ 12名中国医学院毕业生(CMG),进入2023年前瞻性队列研究;

○ 9名已确认match成功,Ta们成为2023年7月的美国新一代住院医生;

○ 2名已确认unmatch者,Ta们的名字、学校未授权刊登;

○ 1名失联者,Ta们的名字、学校也未授权刊登

对于“失联”现象,今年采取了“积极联系并等待14个24小时”的方式,未有回音者,则按照“unmatch”处理。

如果某位失联者是match上的,看到了这篇文章,请尽快联络,多谢~ 图片

✪ 2023年【队列内数据】CMG Match率:

    9 / 12 = 75%


✪ 连续累积计算2016~2023八年【队列内数据】

    的平均Match率

 (41+44+45+40+20+23+16+9)/

 (52+45+53+47+26+30+19+12)= 83.8%


 往年大数据:


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第三部分

Ta们都是谁?从哪来?Match到哪里了?



注1:以下信息,已获得被调查者的知情同意,并获得授权后,百歌医学可以公开其姓名、毕业学校及双选(Out of Match)或双配(NRMP Match)到的住院医项目。

注2:虽然所有被调查者都向百歌医学提供了全部真实信息,但一部分被调查者对公开姓名、毕业学校或者项目名称等有顾虑。我们表示完全理解,并使用“火柴+性别”的方式代表那些不愿公开姓名者的名字。“火柴”指“Match”,“NA”= 提供了完整信息,但特意声明不愿公开的内容。


【队列内数据】中9位match上的医生

姓名毕业学校

Match

专业

Program编号
杨拓北京大学医学部内科U05
陈晨广西医科大学儿科M01
火柴女南开大学医学院病理Z01
火柴华中科技大学同济医学院内科U01
Lanhui Huang首都医科大学内科N02
火柴山东大学医学院N01
火柴南京医科大学神经U03
火柴NA內科N01
段昕中山大学中山医学院病理科W01


【队列外数据】4名医生

姓名毕业学校

Match

专业

Program编号
胡亦舟浙江大学医学院内科U06
zixin首都医科大学内科I01
火柴女天津医科大学神经科U04
火柴男上海交通大学医学院Child NeurologyU02

注3:以上两个表格,分别是【队列内数据】和【队列外数据】。为让同学们都能在手机屏上观看到完整清晰的program名称,下面的表单是将Program与编号各自对应的索引。今年共有12个不同的住院医师培训program哦~ 滑动着看 ↓

注4:世界各地的Non-US IMG都可能遇到J1签证的问题,出现最终到岗情况与现统计情况不同的事件发生。本文发布的信息是以调查结束前同学自主填写为准的。


编号索引Program全名
I01Inspira Health Network-NJ Internal Medicine/Vineland
M01Maimonides Medical Center/Infants and Children's Hospital of Brooklyn Program
N01Nassau University Medical Center
N02NYC Health + Hospitals/Woodhull
U01University at Buffalo (CHS Sisters of Charity)
U02University of Chicago
U03University of Nebraska Medical Center
U04

University of Texas Health Science Center in San Antonio

U05UPMC
U06UPMC Mckeesport
W01WashU Barnes-Jewish Hospital
Z01Zucker SOM-Northwell Lenox Hill Hosp-NY



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第四部分

今年,CMG的数据有什么特点?



数据仍偏少,但群像清晰

全无疫情影响的四年(2016~2019,2020~2023连续四年收集到的数据量都偏低。国内完全解封是在2022年底,因往来困难、实习断档等多重因素影响下,打乱了很多参加match同学的计划和步调,甚至产生徘徊犹豫的心态,也是很常见的。


2023年统计到CMG群像是:


回顾COVID时代后的混乱,现已经能看到较清晰的路径了:

  • 准备USMLE考试的总时间,有缩短的倾向(详见第七部分);
  • 成绩:Step1和Step2CK的三位数成绩分数>250,依然是非常重要的准入因素,这与COVID前并无差别;
  • OET:因OET可在世界各地考,无次数限制,且次数和成绩不会成为项目遴选申请者的指标。这比以前只能在美国考且会成为项目遴选申请者的指标的Step2CS,友善得多,且门槛低也了很多;
  • Pathway系统:新毕业生用pathway3。而老毕业生可根据自身情况,熟练地在pathway1和pathway6之间转换,只要方法得当,也都比较顺利;
  • 美国做临床轮转:随着解封,给毕业生提供临床轮转的机会显著增多(参考《300+新鲜的美国临床实习!》),临床轮转的门槛比过去下降;
  • 申请总费用:海申者申请项目的数量虽较COVID之前增加,但网络面试导致差旅花销较COVID之前减少,因此总费用降低;
  • J1:国内J1比COVID之前难,但仍存在可能性。(注:世界各地的J1签证的办理,可能性不一,难度也不一)

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第五部分

总位置数平稳增加、总申请人数较往年持平、Match率回升、Non-US IMG Match上的人数创十年来的历史新高点



1、总位置数:继续增多

从供给侧看,PGY-1职位(= 可供Match的第一年住院医师位置总数)为37425,较2022年的36277,上升+1148,升幅+3.16%

 历史背景 

  • 2023年:+1148

  • 2022年:+1083

  • 2021年:+928

  • 2020年:+2027

  • 2019年:+1962

  • 2018年:+1383

  • 2017年:+989

  • 之前的年代,基本都是在年增+500~600


2、申请人数:广义AMG略减少,细看亚群体变化

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上图取自《Advance Data Tables丨2023 Main Residency Match®》第10页,颜色与汉字为方便理解的注释


先看上图中红色的 广义AMG 区域,比较2023和2022两年的数据

  • 美国应届MD毕业生申请者,2023年是19748人,跟2022年的19902人比,减少了-154人;

  • 美国往届MD,2023年是1647人,比2022年的1700人,减少了-53人;

  • 美国应届DO,2023年是7436人,比2022年上升+133人;

  • 美国往届DO,2023年是668人,比2022年减少了-46人;


总计:此消彼长之中,“广义AMG”的总申请人数,2023年为29499人,比2022年的29619人,减少了-120人。

然而,PGY-1职位数,2023年是37425,比2022年36277多了+1148人。而且高于2022到2021年的+1083的增幅。即,2023年的Match,PYG-1的位置数更多,而各种美国本地医学毕业生(“ 广义AMG ”)却更少了。


继续阅读之前,请注意以下3点:
1、各种美国本地医学毕业生(“ 广义AMG ”)更少了,的确给 US IMG  Non-US IMG 更多的空间与机会;
2、因甄选方式有差异,会跟我们形成竞争关系的,多数不是美国本地医学毕业生(“ 广义AMG ”),而是黄色的 US IMG 和绿色的 Non-US IMG 

3、黄色的 US IMG 和绿色的 Non-US IMG 都是在美国以外念医学院的,虽然他们的USMLE考试可以在医学院时期就完成,但需要先从医学院毕业,才能获得ECFMG certificate这张“门票”,进而才能参加match。因此,IMG很难用红色的各种美国医学院或DO学院的标准,再进一步细分应届生(seniors)和往届生(graudates)了。所以,图中的students / graudates字样的意思,就是他们都被默认为相似的一类(IMG的G ≈ graduates)进行统计的。

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下图聚焦了与我们关系最紧密的,黄色的 US IMG 和绿色的 Non-US IMG 

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 US IMG 的情况:
他们是具有美国公民身份或持有绿卡,但是在美国以外的医学院就读且毕业的。其多数在南美和加勒比海地区读医学院,但也有极少量中国医学院毕业的学生,本身就有美国绿卡或公民身份,或在美国旅居多年后,再获得绿卡或公民身份的。

这个人群在2018~2022的五年来,一直徘徊在5048 ~ 5295之间。今年是申请者最少的一年,为4963人。比去年又减少了-85人。

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 Non-US IMG 的情况:
他们无美国绿卡 / 公民身份,同时也在美国以外的医学院就读且毕业。这和我们绝大多数Match美国住院医的中国医学毕业生情况最一致。

2023年的申请者是8469人,比2022年的7864人,多了+605人,这是比较大的增幅。虽少于2021的最大增幅+1036,但2023年的Match率却达到了较高的59.4%。


3、成功Match的Non-US IMG人数

2023年 Non-US IMG Match成功的人数,首次突破了五千人,这是执行了“all-in” policy之后的十一年来的历史新高(5032),同时Match率也达到了较高的59.4%!

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以上数据,来自历年NRMP提供数据表单和百歌医学的持续收集

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但请注意!

我们中国医学毕业生(CMG),仅是每年参加match的4万多人中一个极微小的群体。即便在IMG中,都是数量很少的。如无差别用总数或者IMG总数来直接统计,我们这个小众人群会被轻易平均掉,甚至被印巴拉美的申请者“代表”,结论偏倚很大。


因此,需要我们极小心地对待NRMP大数据的同时,仔细阅读和研究以下每年发布的基于CMG队列研究的数据和分析。通过这些精细的分层处理和独立统计过的材料,才能去伪存真,更接近符合我们的真相。

既往历年的CMG match【大数据】

▪ 2016 CMG Match【大数据】:41/52 = 78.8%

▪ 2017 CMG Match【大数据】44/45 = 97.7%

▪ 2018 CMG Match【大数据】45/53 = 84.9%

▪ 2019 CMG Match【大数据】40/47 = 85.1%

▪ 2020 CMG Match【大数据】20/26 = 76.9% 

▪ 2021 CMG Match【大数据】:23/30 = 76.7%

2022 CMG Match 【大数据】16/19 = 84.2%

▪ 2023 CMG Match 【大数据】:9/12 = 75%,详见本文



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第六部分

【展望未来】总体机遇上升,个体风险也上升



1、总体机遇:上升

供给侧:去年的《十年新高与“四好一难”丨2022 CMG Match【大数据】》中,就提到过“美国医学院的扩招,进入了瓶颈”。而今年已经体现的更明显了!
如前文所述,“广义AMG”的总申请人数,2023年为29499人,比2022年的29619人,减少了-120人。一方面是因真适合读医学院的学霸人数,相对稳定;而另一方面,是医学漫长培养过程和高昂的成本,让一些有条件的徘徊者,转投IT和金融等行业。

需求侧:美国总人口增长,老龄化大趋势持续,医疗需求一直旺盛。体现在Match上,就是PGY-1职位数的持续上升:2023年是37425,比2022年36277多了+1148人。高于2022到2021年的+1083的增幅。
因此,预测在未来几年,美国医疗需求的增长,依然会是全球一枝独秀,住院医位置数,会持续攀升。


2、个体风险:也上升

仔细研究下图,可以发现Non-US IMG的Match率的变化,可看做”某种发生在美国的不可抗的负面事件影响下(如COVID-19等),可能会reset一次基线。然后随着大家的重新适应,Match率再次稳步上升“。这个过程周而复始。

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以2021年的54.8%为例,对比前一年的61.1%。肉眼可见的-6.3%,首先被归因的“不可抗负面事件“就是COVID-19

  • 2020年,美国受疫情影响较重。参加2021年Match者的申请、面试等活动,是需要在2020年下半年完成的,因此全部的申请者都深受负面影响;
  • 然而,疫情同样也造成了美国医疗需求暴增。有一批条件相对普通的既往Match不成功者,又重拾了信心,再次尝试Match。

以上,可简化理解为“所有人的困难都增加了一些,又额外添加了一批自身条件更困难的人”...因此,2021年的Non-US IMG申请者比之前一年陡增了+1036人,但Match率却从61.1% reset到了新基线54.8%,回到了2017~2018年的水平。


而接下来的2022和2023年,在此新基线水平上,重新调节适应,Match率经过58.1%又到了59.4%,非常接近2020年的最高水平61.1%了!

请注意上图最下一行的文字,还记载有:
  • 川普当选:对某些中东地区IMG的入境政策不友善,甚至签证一度停发;
  • JAMA谣言:Residency Training and International Medical Graduates (IMGs) Coming to America No More!
注:美国医学院扩招谣言,因在2012年已被辟谣,故不在图中。
详见如何看待许多医学生一味只想通过usmle考试,却没有考虑过通过后生活、工作和移民要面对问题?》https://www.zhihu.com/question/58535038/answer/160438286

这两个当时认为很有潜力的“不可抗负面事件“,却并未对Non-US IMG的Match率,造成很明显的改变。从侧面说明,看似很坏的“不可抗负面事件“,并非每次都能精准击中Match率,而导致其发生reset。

然而,负面事件的影响可能会叠加积累,集中在某个时刻爆发一次,将Match率数值的基线reset回之前的状态。因此,2021年的54.8%的Match率大倒退,不应仅仅归因于COVID-19。

从明年的2024年起,第一批“既没有Step1三位数成绩,也没考Step2CS”的双无申请者,会开始出现。

参考:
【快报】pass / fail后,Step1考题变了吗?
论:Step2CS考试的倒下...

这可能再次成为reset基线的“不可抗负面事件“,进而提高个体风险。该如何个性化的应对呢?详见以下”第七部分“。


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第七部分

【行动】分层做好“de-risking”,让“上升的机遇”跑赢“上升的风险”



【第0层】现在还没考任何考试,但预计在2~3年之后能参加Match的同学

请务必打好Step1和Step2CK的共同知识基础部分,务必管理好Step2CK成绩。

USMLE考试成绩,是对IMG最重要的准入性指标。从2022年1月26日之后,Step1考试没变但三位数成绩暂时看不见了(详见【快报】pass / fail后,Step1考题变了吗?》),只能看到Step2CK的三位数成绩了。

这种改变对美国医学毕业生(AMG)影响较小,因为他们有医学院成绩作支持。但对于外国医学毕业生(IMG)而言,其影响就难以预测了:
  • 世界各地的医学院学制、考试内容差异较大,外国医学毕业生(IMG)在医学院的成绩,无法横向量化比较。因此项目都是使用USMLE成绩,作为首要准入性衡量标准的;
  • 既往的几十年,外国医学毕业生(IMG)的Match,都是Step1和Step2CK两个考试的三位数成绩共同作为参照物,突然消失了一个参照物,系统需要重新平衡,重新摸索;
  • 带有pass / fail的Step1的IMG,是逐渐进入Match的,而非在某个时间点之后,同时进入Match的。因此,可能难以直接从大数据统计上明确读出他们对结果造成的影响。


以上这些不确定却又重要的因素,对还没考任何考试的CMG们,最好的应对策略就是以不变应万变”,学好Step1和Step2CK的共同知识基础部分,管理好Step2CK成绩。

同时,请紧密关注 ↑ 百歌医学公众号 ↑ 发布的统计与研究,随着带着pass / fail的Step1的CMG进入Match,现在看来的不确定因素,会逐渐明朗的。

管理成绩的标准是什么呢?

2022年1月26日改革前,Step1成绩单上仍公布群体统计数据。最后的Step1平均分(mean)是229~235分,标准差(SD)18~21分。同期的Step2CK成绩单,平均分(mean)约为244分,标准差(SD)14~17分。
参考Step2CK与Step1的成绩相关性研究(上)丨数据解读 + 公式预测
因此,以现在的标准,对外国医学毕业生(IMG)的成绩做个界定:
  • 平均分(mean)以下的成绩为“差”,对Match有负面影响

  • 平均分(mean)到1个标准差(SD)之间的成绩为“普通”

  • 大于1个标准差(SD)算”比较有优势“,对Match有正面影响

下表以5分和10分取整为界,可粗泛地认为

对于外国

医学毕业生

(IMG)

差:

低于平均分(mean)

普通:

平均分(mean)到1个标准差(SD)

比较有优势:

大于1个标准差(SD)

Step1< 234235 ~ 249> 250
Step2CK< 244245 ~ 259> 260

【第一层】已考了Step1,但还没考Step2CK的同学

请参考《Step2CK与Step1的相关性研究(下)丨p/f后,Step1准备到何时可收手?》一文,把自己的情况划入以下四型:
  • 势如破竹型

  • 强弩之末型

  • 弱弩之末型

  • 未分化型

进而根据上文中的建议,仔细应对可能的风险,做好“de-risking”。

【第二层】Step1和Step2CK都已考完的同学

USMLE考试一旦通过,成绩有效期7年。有效期内,无法重考而改变成绩。因此,会出现如下3大类情况:

1、不需要对成绩作“de-risking”处理的

两个成绩都存在且不错的同学们(如250+/260+),或者Step1考得是一次pass且Step2CK成绩不错(如260+)的同学们。对他们而言,一切如常。仔细收听《免费【公益讲座】Match量表6.0详解 | 从大数据到现实》。如果Match的项目已经不看Step1成绩了,则计算时把“Step1 + Step2CK”改为“Step2CK x 2”带入运算即可。图片

2、需要利用pass / fail“de-risking”,掩盖Step1成绩劣势的

的确存在少数同学,发生了Step1成绩较差(<235)而Step2ck成绩不错(>260)的小概率现象。

这样的成绩,如再叠加一些其他不利因素,放在过去的Match中,还是会有明显负面影响的。

然而,从2023~2024年的Match开始,就可以利用pass / fail,来掩盖掉Step1成绩较差的劣势。即,等到基本所有的目标项目,都取消掉对Step1成绩的预筛后,较差的Step1成绩就无法被项目看到了,而只留有较好的Step2CK成绩可见了,这是一个非常重要的“de-risking”手段

3、即便使用以上手段,改善仍有限,需要进一步扩大“de-risking”范围的

包括:
  • Step1和Step2CK的成绩都比较差的同学

  • Step1是pass,而Step2CK成绩仍然较差的同学

这两类同学的成绩缺陷,是无法利用pass / fail而掩盖的。请看一下《USMLE没考好,还能Match吗?丨大数据教你“以柔克刚”》一文,成绩无法改变,但是提高其他辅助因素可能会有帮助。同时,也务必仔细研究下文“【第三层】既往Match失败,打算2024年再试的同学


对以上任一类同学,且从来没参加过Match者,有个【总体建议】

因Step1改为pass / fail、Step2CS考试的取消以及【网络精讲】的广泛使用,从2023年参加Match的同学中,已观察到“从零到Match”的进程,比过去缩短的倾向


参考两位今年成功Match的同学,当时留下的珍贵考经:


第一位同学,正好赶上2020年全面升级为【网络精讲】,同时赶上了Step2CS考试取消;

而第二位,则是更早的现场精讲时代的同学,且考了Step2CS考试。

多因素的叠加,导致前一位同学“从零到Match”的进程,比第二位同学快了很多。相似的现象,在今年Match的其他同学中也有发现。


这种突然的加速,好处自然不必多言,但要注意其携带的新风险,比如:
  • 突然进入Match季,但“申请材料完整性”不足

  • 前期酝酿不足,导致Match策略尚不成熟

  • 对美国医疗行业的熟悉度不够

  • 突然临近面试,口语水平没有跟上

以上参考策略 → 结果丨珍藏三年的Match大数据

以上任何一条,都能造成Match不顺利。因此,建议大家不要只闷头学,要尽早了解后面的事情,优先做好“de-risking”。


【第三层】既往Match失败,打算2024年再试的同学

Match的成功,是多因素事件(详见《免费【公益讲座】Match量表6.0详解 | 从大数据到现实》,把握三个独立影响因素)。

但,Match的失败,则不需多因素,有时一个点的缺损就可导致。

尤其曾采取了“海申”方式,但几乎没面试邀请者,某个单一因素不达标(如:成绩差),就足以造成这类失败了。对他们而言,要做到:更全面彻底的“de-risking”,亡羊补牢犹未晚!

从2023~2024年的Match季开始,最大的变数是Step1成绩为pass / fail的同学开始参加Match了。因此,围绕这个最大的变数,应对策略为:

1、Step1和Step2CK的三位数成绩都存在,且都较差者

这类没Match上的同学,最常见的失败原因,就是很难通过项目设置的Step1和Step2CK成绩screening系统,进而面试官根本看不见package,也就无法获得面试。

然而,成绩差已是个定局,即便项目不再screen Step1的成绩,但Step2CK成绩差仍是无法通过screening的。

【建议】:努力改善其他因素,努力绕过screening系统,尽量让面试官能看见自己的package。这是说起来容易做起来难的,包括但不限于:通过熟悉的人来内推,通过临床轮转建立的私人关系来运作等。这其中会涉及到很多系统性的改变,建议咨询真正有经验的专家了。

2、Step1和Step2CK的三位数成绩都存在,Step1成绩较差但Step2CK成绩不错,之前参加Match失败,几乎没拿到面试者

在2023~2024年的Match季,可能遇到项目不再把Step1成绩作为screening因素的情况,但是全部项目都会发生还是仅仅一部分项目会这样做呢?现在还难以下定论。

因此,如果要参加2024年的Match,就要做好两手准备。一旦项目不再screen Step1成绩,因而能看到自己的package内容了,此时就要保证:
同时,为让“de-risking”充分,请参考下面第3种情况的细节。

3、Step1和Step2CK的三位数成绩都存在,都比较好,但因其他因素未能成功Match者

这些同学的成绩,已经能够保证通过项目的screening系统了,也能让项目看到自己的package,但结果却被项目剔除了。这是最需要深刻反思的,尤其要往申请的策略方向上想。比如:

  • myERAS里,是不是填了不对的东西?(参考《如何正确填写myERAS?》)

  • 是否使用有一些不合格的推荐信?(参考《赴美行医:故事、观点和指南》一书第281页)

  • 申请的数量太少?

  • 申请的项目过于热门?或过于特殊?

  • 甚至,是否在文书上(如personal statement里)写了一些“非同寻常”的语言,让面试者起了疑心?有了戒备?

  • 等等

无论是以上哪种Match失败者,也有个【总体建议】

如果要参加2024年Match,最好能在接下来的时间里,尽量保证人在美国,多做临床轮转,适应美国临床生活,融入美国医疗环境,多建立人脉关系。

这说起来简单,但要真做好,还需要一些技巧与磨炼。特别是那些环境尚未适应且口语不太流利者,请尽可能去实地环境中接触,同时充分提高自己的日常交流能力,尽量在充分“de-risking”后,把握住上升的总体机遇。

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补充一个喜讯 图片

百歌医学已收集了从2016 ~ 2023年八年的CMG Match大数据,可支持升级Match量表6.0》了!

▪ 2016 CMG Match【大数据】:41/52 = 78.8%

▪ 2017 CMG Match【大数据】44/45 = 97.7%

▪ 2018 CMG Match【大数据】45/53 = 84.9%

▪ 2019 CMG Match【大数据】40/47 = 85.1%

▪ 2020 CMG Match【大数据】20/26 = 76.9% 

▪ 2021 CMG Match【大数据】:23/30 = 76.7%

▪ 2022 CMG Match 【大数据】16/19 = 84.2%

▪ 2023 CMG Match 【大数据】:9/12 = 75%,详见本文

过去的Match量表6.0》,是基于2016~2018三年数据样本,使用多元回归的统计学方式产生的。


2019~2023五年新数据的加入,会将量表向前推进一大步,从一个量表变成两个:
  • 《Match量表(上):描述成功因素》:是对2016~2023的Match成功者的数据进行多元回归,形成类似于Match量表6.0但数据更多更稳定的新版量表,以描述成功因素之间的数学关系

  • Match量表(下):描述失败因素》:是用来描述不成功因素,以及如何“de-risking”的。但需注意,从2016年到2023年,统计到的Match不成功数据仅有46个(11+1+8+7+6+7+3+3),无法像Match量表(上):描述成功因素一样用多元回归,暂时仅能采取单项比对的方式,但这较以前只能单向化描述成功因素的Match量表6.0》已是巨大进步了。


有了Match量表(上):描述成功因素Match量表(下):描述失败因素》的双保险,会让同学们尽量靠近成功且远离失败,让我们的职业生涯更顺畅!

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