Evaluation of a course to prepare international students for the United States Medical Licensing Examination step 2 clinical skills exam
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
PURPOSE: United States (US) and Canadian citizens attending medical school abroad often desire to return to the US for residency, and therefore must pass US licensing exams. We describe a 2-day United States Medical Licensing Examination (USMLE) step 2 clinical skills (CS) preparation course for students in the Technion American Medical School program (Haifa, Israel) between 2012 and 2016. METHODS: Students completed pre- and post-course questionnaires. The paired t-test was used to measure students' perceptions of knowledge, preparation, confidence, and competence in CS pre- and post-course. To test for differences by gender or country of birth, analysis of variance was used. We compared USMLE step 2 CS pass rates between the 5 years prior to the course and the 5 years during which the course was offered. RESULTS: Ninety students took the course between 2012 and 2016. Course evaluations began in 2013. Seventy-three students agreed to participate in the evaluation, and 64 completed the pre- and post-course surveys. Of the 64 students, 58% were US-born and 53% were male. Students reported statistically significant improvements in confidence and competence in all areas. No differences were found by gender or country of origin. The average pass rate for the 5 years prior to the course was 82%, and the average pass rate for the 5 years of the course was 89%. CONCLUSION: A CS course delivered at an international medical school may help to close the gap between the pass rates of US and international medical graduates on a high-stakes licensing exam. More experience is needed to determine if this model is replicable.
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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 | 0,092 | 0,073 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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