Racial Bias in Using USMLE Step 1 Scores to Grant Internal Medicine Residency Interviews
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether the United States Medical Licensing Examination (USMLE) Step 1 score, commonly used in screening residency applicants for interviews, eliminates a greater proportion of African-American applicants from the interview process at an internal medicine residency program. METHOD: A survey of internal medicine residency programs was performed to determine the prevalence of using USMLE Step 1 scores to grant interviews. A cohort of applicants was analyzed by constructing a database of USMLE Step 1 scores from the Electronic Residency Application Service (ERAS) database of applications from U.S., Canadian, and osteopathic medical schools to one residency program in 2000. Each applicant was classified as African American or non-African American. Rejection rates were then calculated for each five-point increment from a hypothetical threshold rejection score of <180 to <215. RESULTS: Responses were received from 259 residency programs (69%), and 92% used the USMLE Step 1 score in deciding which applicants to interview. A cohort of 626 non-African-American and 47 African-American applicants was analyzed. The proportion of applicants below each incremental threshold score was significantly higher for African-American applicants (p <.05 at each level). Depending on the threshold score used, an African-American applicant was three to six times less likely to be offered an interview. CONCLUSIONS: When USMLE Step 1 scores are used to screen applicants for a residency interview, a significantly greater proportion of African-American students will be refused an interview.
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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 | 0,022 | 0,075 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».