How Do Candidates Perform When Repeating the American Board of Physical Medicine and Rehabilitation Certification Examinations?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the likelihood of passing the Part I and Part II American Board of Physical Medicine and Rehabilitation (ABPMR) certification examinations after initially failing. DESIGN: This was a retrospective review of candidates who had taken the ABPMR initial certification examinations between 2010 and 2014. RESULTS: Passing rates declined markedly with repeated attempts for both part I and part II. Passing rates (mean [95% confidence interval]) for part I were first attempt, 90% (87%-92%); second attempt, 58% (52%-66%); third attempt, 41% (26%-54%); fourth or greater attempt, 17% (3%-31%). For part II, the passing rates were first attempt, 87% (82%-92%); second attempt, 65% (56%-75%); third attempt, 41% (17%-65%); fourth or greater attempt, 20% (0%-59%). Those who were closer to the passing score on their initial attempt had a greater chance of passing on successive attempts. CONCLUSIONS: Passing rates for the ABPMR certification examination decline markedly with greater numbers of attempts. Those who fail again after one repeat attempt should rethink their examination preparation strategy before attempting the examination again.
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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 | 0,026 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».