Performance on the American Board of Family Medicine Certification Examination by Country of Medical Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Performance on the American Board of Family Medicine (ABFM) Certification and Recertification Examinations by country of medical school training has not been examined. Based on internal medicine patterns, we hypothesize that examinees trained in the United States and Canada would outperform examinees trained in other countries. METHODS: In this retrospective cohort study from 2004 to 2011, data on the ABFM examinations were obtained from the ABFM. Fisher exact and χ(2) tests were performed across years based on the country of examinee training. Simple linear regression was performed to evaluate pass rates over time. All statistics were performed using an α = 0.05. RESULTS: The overall pass rate over the study period was 84.4% (74,821 of 88,680). The pass rate for US medical graduates (USMGs) was 88.3% (60,328 of 68,332). The pass rate for Canadian medical graduates (CMGs) was 93.8% (872 of 930). The pass rate for non-Canadian foreign medical gradates (NC-FMGs) was 70.1% (13,621 of 19,418). CMGs had a higher pass rate than USMGs (P < .001) and NC-FMGs (P < .001). Simple linear regression showed significant decreasing trends over time for all examinees (P = .02), for USMGs (P = .02), and for CMGs (P = .02). CONCLUSIONS: USMGs and CMGs outperform NC-FMGs on the ABFM certification and recertification examinations. These findings may alter acceptance patterns for Family Medicine residency programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».