The Direct Economic and Opportunity Costs of the Medical College Admissions Test (MCAT) for Canadian Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Background The Association of Faculties of Medicine of Canada, Future of Medical Education in Canada report shared a collective vision to improve social accountability, including a review of admissions policies to enhance student diversity. This study explored if and how the Medical College Admissions Test (MCAT) might mediate the socioeconomic diversity of Canadian medical schools by quantifying the costs and other cost-related factors of preparing for the exam. Methods A 34-question anonymous and bilingual (English and French) online questionnaire was sent to the 2015 first-year cohort of Canadian medical students. Developed collaboratively, the survey content focused on MCAT preparation and completion activities, associated costs, and students' perceptions of MCAT costs. Findings The survey response rate was 32%. First-year medical students were more likely than the Canadian population to belong to high-income families (63% vs. 36%) and less likely to be from rural locations (4.5% vs. 19%). Use of MCAT preparation materials was reported by nearly every MCAT test-taker (95.3%): of those, 76.4% used free practice tests; 59.8% paid for practice tests; 45.1% registered for preparation courses; and 3.3% hired a private tutor. In terms of writing the MCAT, the total economic costs per respondent are estimated at $6,357 ($4,755-$7,958) and total direct costs per respondent are estimated at $2,970 ($1,882- $4,058). Opportunity costs represented the majority of economic costs, at $3,387 ($2,872 - $3,901), or 53.2%. MCAT preparation costs are estimated to be $2,372 ($1,373-$3,372), or 79.9% of total direct costs and 37.3% of economic costs. Most respondents agreed, 76%, that the MCAT posed a financial hardship. Conclusion The financial demands of preparing for and completing the MCAT quantified in this study highlight an admissions requirement that is likely contributing to the current student diversity challenges in Canadian medical schools. In the spirit of social accountability, perhaps it is time to prioritize equitable alternative for assessing applicants' academic readiness for medical school.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».