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以往Match数据统计方式的弊端

以往常见的Match数据统计、“喜报”或“战报”类，都是在3月中旬Match结果公布后才开始统计的，这种“回顾性”统计会产生严重的selection bias！

因为没有Match上的同学，或者没有Match到自己理想项目的同学，此时往往不愿意参与统计。这就产生了“只有喜者报喜，没有忧者报忧”的现象，会让我们严重高估真实Match率。

用科学研究方法，还原一个更真实的CMG Match全貌

为了减少这种selection bias，还原一个更加真实的CMG Match全貌，我们采取了前瞻性队列研究（详见：《2016年CMG Match数据初步统计与分析》☜点击阅读）的方法：

在2016年2月底到3月14日Match结果发布前，形成了一个52人的队列研究人群（注：上文发布与2016年3月1日，之后又有3位同学在Match结果发布前加入统计，属于有效数据，故从49人增至52人）。通过对这个【事先取样】的队列人群进行【出结果前】和【出结果后】比对与调查，还原更真实的CMG Match全貌！

同时，如历年情况一样，在2016年3月14日Match初步结果公布后，我们可以陆续从各种公开的渠道了解到一些未进入队列研究的CMG的Match结果。为了使这份报告的结果更全面，我们用一份单独的表单，通报这些【队列外数据】。考虑到此段时间基本只有成功Match的【队列外数据】才会报喜的情况，几乎无法统计到【队列外数据】下面隐藏的unmatch人群，为避免增加selection bias，我们不将【队列外数据】放置入统计研究中。

以上数据均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（Pre-Match）或双配（NRMP Match）到的住院医项目。为了结果的全面，对于公开姓名有顾虑者，我们仍使用“小火柴”代指。

因此，与以往任何形式的“喜报”或“战报”不同，本研究的大数据的特点为：客观、科学、全面、公正和非商业化。本次统计结果具有非常高的研究价值，将会注入【美国住院医师数据库】，同时用于更新#Match量表#至4.0版。

2016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），未对任何研究对象人群提供任何形式的商业性Match服务或利益传输。

✪ 【美国住院医师数据库】的Match结果数据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一些有代表性的医生参加到#百歌医学电台#讲座中。

2016年CMG Match大数据图表

以上两部分表单，为队列研究大数据的结果中成功Match者，汇总统计如下：

○ 52名参加了Match的中国医学院毕业生（CMGs），进入2016年2月底至3月初的前瞻性队列研究；

○ 41名CMG成功Match，将成为2016年的新美国住院医生；

○ 5名ummatch的CMG，他们的名字、学校未授权刊登；

○ 6名失联的CMG，他们的名字、学校也无法授权刊登；

○ Match率：

• Match率为41/46=89.13%（把失联者排除在统计之外）

• Match率为41/52=78.85%（把所有失联者都算作unmatch处理）

• 解读：

✪ 根据从2016年3月14日NRMP Match结果发榜到现在的持续统计和不断联络，失联者数目从起初的13人降低至6人。有些曾经的“失联者”是pre-match的，和理论上SOAP match的（虽然今年尚未发现SOAP match者）。

✪ 本研究的调查数据以新CMG群体偏多（毕业年限<5年）。在这个人群中，我们可以比较确信的认为，2016年CMG Match大数据统计显示的中国医学院毕业生的Match率应在80+%的水平上。这比2015年IMG不到50%的Match率高很多，已经接近2015年AMG的数据（92%）了。

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