Predicting Performance on the Medical Council of Canada Qualifying Exam Part II
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Being able to predict which residents will likely be unsuccessful on high-stakes exams would allow residency programs to provide early intervention. PURPOSE: To determine whether measures of clinical performance in clerkship (in-training evaluation reports) and first year of residency (program director ratings) predict pass-fail performance on the Medical Council of Canada Qualifying Exam Part II (MCCQE Part II). METHODS: Residency program directors assessed the performance of our medical school graduates (Classes 2004-2007) at the end of the 1st postgraduate year. We subsequently collected clerkship in-training evaluation reports for these graduates. Using a neutral third party and unique codes, an anonymous dataset containing clerkship, residency, and MCCQE Part II performance scores was created for our use. Data were analyzed using descriptive statistics, correlations, receiver operating characteristics, and the Youdin index. Regression was also performed to further study the relationship among the variables. RESULTS: Complete data were available for 78.6% of the graduates. Of these participants, 94% passed the licensing exam on their first attempt. Receiver operating characteristics revealed that the area under the curve for clerkship in-training evaluation reports was 0.67 (p<.05) and 0.66 (p<.05) for residency program directors assessments. Corresponding Youdin indices for in-training evaluation reports and residency program director assessments were 0.30 and 0.23, respectively. CONCLUSIONS: Although clerkship in-training evaluation reports and residency program director ratings are significant predictors of pass-fail performance on the MCCQE Part II, the effectiveness of each one to predict pass-fail performance was relatively small. Reasons for these findings are discussed.
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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 | 0,010 |
| 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) | 0,002 | 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 ».