Effectiveness of medical school admissions criteria in predicting residency ranking four years later
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: Medical schools across Canada expend great effort in selecting students from a large pool of qualified applicants. Non-cognitive assessments are conducted by most schools in an effort to ensure that medical students have the personal characteristics of importance in the practice of Medicine. We reviewed the ability of University of Toronto academic and non-academic admission assessments to predict ranking by Internal Medicine and Family Medicine residency programmes. METHODS: The study sample consisted of students who had entered the University of Toronto between 1994 and 1998 inclusive, and had then applied through the Canadian resident matching programme to positions in Family or Internal Medicine at the University of Toronto in their graduating year. The value of admissions variables in predicting medical school performance and residency ranking was assessed. RESULTS: Ranking in Internal Medicine correlated significantly with undergraduate grade point average (GPA) and the admissions non-cognitive assessment. It also correlated with 2-year objective structured clinical examination (OSCE) score, clerkship grade in Internal Medicine, and final grade in medical school. Ranking in Family Medicine correlated with the admissions interview score. It also correlated with 2nd-year OSCE score, clerkship grade in Family Medicine, clerkship ward evaluation in Internal Medicine and final grade in medical school. DISCUSSION: The results of this study suggest that cognitive as well as non-cognitive factors evaluated during medical school admission are important in predicting future success in Medicine. The non-cognitive assessment provides additional value to standard academic criteria in predicting ranking by 2 residency programmes, and justifies its use as part of the admissions process.
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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 | 0,003 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 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