Relationship Between Performance on the NBME<sup>®</sup>Comprehensive Clinical Science Self-Assessment and USMLE<sup>®</sup>Step 2 Clinical Knowledge for USMGs and IMGs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Comprehensive Clinical Science Self-Assessment (CCSSA) is a web-administered multiple-choice examination that includes content that is typically covered during the core clinical clerkships in medical school. Because the content of CCSSA items resembles the content of the items on Step 2 Clinical Knowledge (CK), CCSSA is intended to be a tool for students to help assess whether they are prepared for Step 2 CK and to become familiar with its content, format, and pacing. PURPOSES: This study examined the relationship between performance on the National Board of Medical Examiners® CCSSA and performance on the United States Medical Licensing Examination® Step 2 CK for U.S./Canadian (USMGs) and international medical school students/graduates (IMGs). METHODS: The study included 9,789 participants who took CCSSA prior to their first Step 2 CK attempt. Linear and logistic regression analyses investigated the relationship between CCSSA performance and performance on Step 2 CK for both USMGs and IMGs. RESULTS: CCSSA scores explained 58% of the variation in first Step 2 CK scores for USMGs and 60% of the variation for IMGs; the relationship was somewhat different for the two groups as indicated by statistically different intercepts and slopes for the regression lines based on each group. Logistic regression results showed that examinees in both groups with low scores on CCSSA were at a higher risk of failing their first Step 2 CK attempt. CONCLUSIONS: RESULTS suggest that CCSSA can provide students with a valuable practice tool and a realistic self-assessment of their readiness to take Step 2 CK.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle