Comparing performance among male and female candidates in sex-specific clinical knowledge in the MRCGP
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients often seek doctors of the same sex, particularly for sex-specific complaints and also because of a perception that doctors have greater knowledge of complaints relating to their own sex. Few studies have investigated differences in knowledge by sex of candidate on sex-specific questions in medical examinations. AIM: The aim was to compare the performance of males and females in sex-specific questions in a 200-item computer-based applied knowledge test for licensing UK GPs. DESIGN AND SETTING: A cross-sectional design using routinely collected performance and demographic data from the first three versions of the Applied Knowledge Test, MRCGP, UK. METHOD: Questions were classified as female specific, male specific, or sex neutral. The performance of males and females was analysed using multiple analysis of covariance after adjusting for sex-neutral score and demographic confounders. RESULTS: Data were included from 3627 candidates. After adjusting for sex-neutral score, age, time since qualification, year of speciality training, ethnicity, and country of primary medical qualification, there were differences in performance in sex-specific questions. Males performed worse than females on female-specific questions (-4.2%, 95% confidence interval [CI] = -5.7 to -2.6) but did not perform significantly better than females on male-specific questions (0.3%, 95% CI = -2.6 to 3.2%. CONCLUSION: There was evidence of better performance by females in female-specific questions but this was small relative to the size of the test. Differential performance of males and females in sex-specific questions in a licensing examination may have implications for vocational and post-qualification general practice 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».