Predicting Family Medicine Specialty Certification Status Using Standardized Measures
Notice bibliographique
Résumé
One of the routes for entry into practice for international medical graduates (IMGs) in Canada entails completing some form of an in-practice assessment program. The latter route is referred to as practice ready assessment and is the focus of the present investigation.A pan-Canadian practice ready assessment process is currently being designed to evaluate IMGs' practice readiness. The selection of candidates who will not only have the highest likelihood of successfully completing the practice-ready assessment program but who will also attain specialty certification is of paramount importance. Our study focused on assessing how well practice-ready assessment candidates' performance on Medical Council of Canada (MCC) examinations and four demographic variables could predict both their score and pass fail status on the College of Family Physicians' (CFPC) certification examination.Data from 132 practice-ready assessment candidates were analyzed and indicate that MCC Qualifying Examination Part 1 scores, gender and age were significant predictors of both pass/fail status (p<0.05) as well as scores (p<0.01) on the short-answer management problems component of the family medicine certification examination.This study provides initial validity evidence for using the MCCQE Part I as a selection tool for practice-ready assessment. Practice-ready assessment programs across Canada might consider adopting the set of standardized predictors examined in this investigation, in addition to other measures, in an effort to better promote a pan-Canadian model.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».