Examining Demographics, Prior Academic Performance, and United States Medical Licensing Examination Scores
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine whether demographic differences exist in United States Medical Licensing Examination (USMLE) scores and the extent to which any differences are explained by students' prior academic achievement. METHOD: The authors completed hierarchical linear modeling of data for U.S. and Canadian allopathic and osteopathic medical graduates testing on USMLE Step 1 during or after 2010, and completing USMLE Step 3 by 2015. Main outcome measures were computer-based USMLE examinations: Step 1, Step 2 Clinical Knowledge, and Step 3. Test-taker characteristics included sex, self-identified race, U.S. citizenship status, English as a second language, and age at first Step 1 attempt. Covariates included composite Medical College Admission Test (MCAT) scores, undergraduate grade point average (GPA), and previous USMLE scores. RESULTS: A total of 45,154 examinees from 172 medical schools met the inclusion criteria. The sample was 67% white and 48% female; 3.7% non-U.S. citizens; and 7.4% with English as a second language. Hierarchical linear models examined demographic variables with and without covariates including MCAT scores and GPA. All Step examinations showed significant differences by gender after adding covariates, varying by Step. Racial differences were observed for each Step, attenuated by the addition of covariates. CONCLUSIONS: Demographic differences in USMLE performance were tempered by previous examination performance and undergraduate performance. Additional research is required to identify factors that contribute to demographic differences, can aid educators' identification of students who would benefit from assistance preparing for USMLE, and can assist residency program directors in assessing performance measures while meeting diversity goals.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».