Do Factors from Admissions and Dental School Predict Performance on National Board Exams? A Multilevel Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the association among admissions variables, dental school performance, and licensing exam performance for six cohorts of graduates of one dental school. Data from all dental school graduates of Schulich School of Medicine & Dentistry, Western University, Canada, from 2009 to 2014 who had matching National Dental Examining Board of Canada (NDEB) data (N=298) were analyzed. In the results, significant differences between cohorts were found on both the NDEB objective structured clinical examination (OSCE) and written scores. Approximately 18% of the variation in OSCE scores was attributable to cohort differences and 82% to student differences. Approximately 10% of the variation in written scores was attributable to cohort differences and 90% to student differences. Several multilevel models were conducted. The final predictive model for NDEB OSCE scores consisted of age, Canadian Dental Aptitude Test (DAT) reading comprehension scores, year 2 average, and year 4 average. For predicting NDEB written exam scores, the final model consisted of DAT chemistry and year 1, 2, and 4 averages. The findings of this study showed that academic performance on admissions variables and in training predicted performance on dental licensing exams, whereas variables that captured noncognitive or interpersonal skills, such as interview scores, were not predictive. This difference may be due to construct mismatch, such that the outcome variables had no theoretical association with the predictors. Additional outcome measures (including noncognitive) are needed that have greater ecological validity in predicting potential for competence in practice.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».