【中篇】2017年【美国住院医师申请队列研究】基线数据：【次硬指标】身份背景、工作经验、申请材料等的因素（8项）

从2016年起，百歌医学每年都会对参加美国住院医师申请的中国医学院毕业生（Chinese Medical Graduates, CMGs）发布调查问卷，做一次全面的队列研究。旨在通过量化CMG群体在match过程中具有的可复制的相似条件与特质（比如分数、毕业年限、轮转时长、学术成就、申请技巧、推荐信等），为大家不断提供一个更好的、可复制的match模型，让我们在进军美国医疗行业的路上更顺利地前进。

• 通过百歌医学微信公众号（baigemed）、微信群、微信朋友圈、网站等，向全部参加美国住院医师申请的中国医学院毕业生发布调查。
  

• 因为涉及到核对信息真实度，所有调查问卷全部采取实名方式。
  

调查问卷分成上下两部分：

• 上部：发出在每年NRMP ranking结束之前（大约2月20日前后），结束于match结果发布之前（大约3月中旬）。收集本年度中国医学院毕业生Match相关因素的基线数据（详见下面第5条：17个被公认为对match的结果有意义的基线观察点）。

• 下部：发出在每年3月中旬的Match结果发布后。用于获得以上同学最终的match结果。

1. 百歌医学的队列研究数据，与NRMP公布的IMG队列数据不具备直接可比性。NRMP的数据是全部参加NRMP Match的人的数据，它近似于全体（除去少部分Prematch的人）IMG，个体差异大的同时，还因为IMG主体为印巴学生，会对占总体人数很少的CMG数据产生显著改变。百歌医学的队列研究数据是仅仅基于CMG这个小群体的数据，个体差异小。所以，从这个小群体数据得出的结论，只适用于有相似特质的人群，不能推广套用于全体IMG人群。
   

2. 百歌医学的队列研究数据，是通过实名调查获得的。实名调查的方式，可以保证数据的真实可靠，但会造成样本量少，以及出现一些选择偏倚。在不可兼得两者的情况下，我们选择使用可靠的数据，同时还有利于长期随访。
   

3. 百歌医学队列研究的目的：纯粹的目的，是为大家不断提供一个更好的可复制的match模型，所以我们仅关注有统计学意义的因素和后天可以改变的因素。对无统计学意义的因素和无法改变的先天因素，不做讨论。如果对这些有兴趣的读者，可以参考ECFMG和NRMP发布的研究。

4. 数据可能存在的偏倚，以及可能产生争议的地方：

• 样本量产生的抽样偏倚：根据ECFMG的官方统计，2015年从中国大陆医学院毕业（包含了印巴学生在中国上学的），获得ECFMG认证的人数大概有212人。同时，根据CMG forum的非官方统计，2012年前后，每年CMG获得ECFMG认证的人数应该在250上下。总体来说，每年进入match的人数比较稳定。我们调查到的人群约占整个CMG群体的25%。

• 选择偏倚：我们采取的是实名问卷调查的方式，所以愿意填写问卷者，往往是基线数据比较好的，而基线数据较差的人，可能会不太愿意填写问卷。

5. 共计设定了17个被公认为对match结果有意义的基线观察点：

• Step1成绩三位数数值

• Step2CK成绩三位数数值

• Step2CS是否一次通过

• 是否具有Step3成绩

• 是否具有绿卡

• 毕业年限

• 既往临床经验

• 既往科研经验

• 是否具有美国学位（Master/MPH、PhD）

• 美国临床轮转时间

• 发表论文数

• 申请材料完备程度（含推荐信到位、完整ERAS、ECFMG认证三个因素）

• 申请科目

• 申请项目数量

• 获得面试数量

• 参加面试数量

• 项目志愿排序数量