Predicting performance on the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada internal medicine written examination.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the written component of the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC)internal medicine examination is important for obtaining licensure and certification as a specialist, no methods exist to predict a candidate's performance on the examination. METHOD: We obtained data from 5 Canadian universities from 1988 to 1998 in order to compare raw scores from the American Internal Medicine In-Training Examination (AIMI-TE) with raw scores and outcomes (pass or fail) of the written component of the RCPSC internal medicine examination. RESULTS: Mean scores on the AIMI-TE correlated well with scores on the RCPSC internal medicine written examination for all postgraduate years (r = 0.62, r = 0.55 and r = 0.65 for postgraduate years 1, 2 and 3 respectively). Scores above the 50th percentile on the AIMI-TE w/ere predictive of a low failure rate (< 1.5%) on the RCPSC internal medicine written examination, whereas scores at or below the 10th percentile were associated with a high failure rate (about 24%). INTERPRETATION: Candidates who are eligible to take the written component of the RCPSC certification examination in internal medicine can use the AIMI-TE to predict their performance on the Canadian examination. The AIMI-TE is a useful test for residents in all levels of training, because the examination scores have a strong relation to expected performance on the Canadian examination for each year of postgraduate training.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».