A brief history of pharmacy admissions in North America
Notice bibliographique
Résumé
The move from a Bachelor of Science in Pharmacy to a Doctor of Pharmacy degree, both in the United States and in Canada, has been accompanied by a general move towards increased prepharmacy admission requirements and longer pharmacy programs. Historically, the most thoroughly researched pharmacy admissions variables include grade point average (GPA), Pharmacy College Admissions Test (PCAT), interviews and critical thinking tests. Most programs now require a combination of academic (GPA ± PCAT) and nonacademic characteristics (e.g., interviews, volunteering, critical thinking tests, essays). This review focuses on GPA and the PCAT as academic admissions measures and the interview (both traditional and the multiple mini-interview) and critical thinking tests as nonacademic measures. There is evidence that prepharmacy GPA, the PCAT and admissions interviews are correlated with academic success in a pharmacy program. Repeating a prepharmacy course is a negative predictor of academic success. The multiple mini-interview and various critical thinking tests have been studied in pharmacy admissions, but the evidence to date does not support their use for predicting success. Several areas require further research, including finding an effective measure of reasoning and critical thinking skills. The relationship between admission test scores and clinical performance also requires further study, as academic achievement in pharmacy programs has been the main measure of success to date.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 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 tête enseignante, 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 ».