Comparison of Student Performance on Internally Prepared Clerkship Examinations and NBME Subject Examinations
Notice bibliographique
Résumé
Background: This pilot study compared performance of University of Calgary students on internal clerkship examinations with corresponding National Board of Medical Examiners (NBME) subject examinations.Methods: Between April and October 2007, students completed internal and NBME subject examinations following six mandatory rotations. Local faculty within each discipline set the minimum performance level (MPL) for internal examinations. Two methods of standard setting were considered for NBME exams and a sensitivity analysis was performed. Corresponding internal and NBME examination scores were compared using McNemar’s discordant pair analysis.Results: A significant and unexpected difference in failure rate between internal and external examinations was found in all clerkships. 1.4% of students were below the MPL for internal examinations and 27.3% (modified Angoff) or 25.9% (mean Hofstee compromise) (p<0.0001 for both) for the NBME. The proportion of students below MPL for internal examinations was also below the lower limit of the Hofstee compromise (14.4%).Conclusion: Possible explanations include leniency bias in internal standard setting, discrepant content validity between local curriculum and NBME examinations, difference in student perception of examinations, and performance bias due to unfamiliar units.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».