Does the Physical Medicine and Rehabilitation Self‐Assessment Examination for Residents Predict the Chances of Passing the Part 1 Board Certification Examination?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Each year, residents in accredited United States Physical Medicine and Rehabilitation (PMR) residency programs can take the American Academy of Physical Medicine and Rehabilitation (AAPM&R) Self-Assessment Examination for Residents (SAE-R). This 150-question, multiple-choice examination is intended for self-assessment of physiatric knowledge, but its predictive value for performance on the part 1 American Board of Physical Medicine and Rehabilitation Certification Examination (ABPMR-CE) is unknown. OBJECTIVE: To investigate the predictive value of the SAE-R in relation to the part 1 ABPMR-CE. DESIGN: Retrospective study. METHODS: Data were analyzed from first time takers of the part 1 ABPMR-CE during a 5-year period from 2010 through 2014 who took at least 1 SAE-R in the third or fourth postgraduate year (PGY) of residency. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Raw scores from the SAE-R were compared with scaled scores on the part 1 examination. Regression models analyzed the predictive value of the SAE-R total score for each PGY level. RESULTS: SAE-R raw scores increased an average of 5.5 points between the PGY 3 and PGY 4 year. PGY3 SAE-R raw scores accounted for 24.8% and PGY4 SAE-R scores for 27.1% of the variance in part 1 ABPMR-CE scores (P < .0001). Residents who obtained a raw score greater than 80 (53% correct) on the SAE-R had an 80% or greater chance of passing the ABPMR-CE. Scores greater than 90 (60% correct) on the SAE-R were associated with a 95% chance of passing the ABPMR-CE. CONCLUSION: The SAE-R scores provide some information regarding the likelihood of passing the part 1 certification examination. This study supports the SAE-R as a means of providing PMR residents with feedback regarding their level of knowledge.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».