Relationship Between Performance on Part I of the American Board of Orthopaedic Surgery Certifying Examination and Scores on USMLE Steps 1 and 2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated the strength of the relationship between performance on Part I of the American Board of Orthopaedic Surgery (ABOS) Certifying Examination and scores on United States Medical Licensing Examination (USMLE) Steps 1 and 2. METHOD: USMLE Step 1 and Step 2 scores on first attempt were matched with ABOS Part I results for U.S./Canadian graduates taking Part I for the first time between 2002 and 2006. Linear and logistic regression analyses investigated the relationship between ABOS Part I performance and scores on USMLE Step 1 and 2. RESULTS: Step 1 and Step 2 individually each explained 29% of the variation in Part I scores; using both scores increased this percentage to 34%. Results of logistic regression analyses showed a similar, moderately strong relationship with Part I pass/fail outcomes: Examinees with low scores on Steps 1 and 2 were at substantially greater risk for failing Part I. CONCLUSIONS: There is continuing empirical support for use of Step 1 and Step 2 scores in selection of residents to interview for orthopedics residency positions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».