Does the Medical College Admission Test (MCAT) predict licensing examination performance in the Canadian context?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on the predictive validity of the Medical College Admissions Test (MCAT) on licensing examination performance is varied in its conclusions, with only a few studies examining this relationship in a Canadian context. We assessed the predictive validity of the MCAT on successful performance on the Medical Council of Canada Qualifying Examination (MCCQE) Part 1 by students attending the Cumming School of Medicine. METHODS: Prospective data were collected on MCAT score and sub-section scores, MCCQE decision, multiple mini interview (MMI) performance, gender, and age. The cohort was divided into a derivation cohort (2013 and 2014) and validation cohort (2015 and 2016). Students were dichotomized into pass or fail on MCCQE. Multiple logistic regression in which our dependent variable was MCCQE Part I examination success at the first attempt was used, and potential explanatory variables were age, gender, MCAT total score, and sub-scores for the biological sciences (MCAT-BS), physical sciences, and verbal reasoning, GPA, and MMI ratings. RESULTS: For the derivation cohort MCAT-BS was associated with success on the MCCQE Part I. The odds ratio for this association of 1.37 (95% confidence interval [1.01, 1.85], p = 0.04). When we applied the MCAT-BS to our validation cohort the odds ratio of MCCQE Part I examination success was 1.42 [1.10, 1.83], p = 0.007) and the area under the ROC curve was 0.66 [0.54, 0.79]). CONCLUSION: The MCAT-BS predicted successful performance on the MCCQE Part 1 Examination in the Canadian setting.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».