Correlations Between the USMLE Step Examinations, American College of Physicians In-Training Examination, and ABIM Internal Medicine Certification Examination
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the correlations between United States Medical Licensing Examination (USMLE) performance, American College of Physicians Internal Medicine In-Training Examination (IM-ITE) performance, American Board of Internal Medicine Internal Medicine Certification Exam (IM-CE) performance, and other medical knowledge and demographic variables. METHOD: The study included 9,676 postgraduate year (PGY)-1, 11,424 PGY-2, and 10,239 PGY-3 internal medicine (IM) residents from any Accreditation Council for Graduate Medical Education-accredited IM residency program who took the IM-ITE (2014 or 2015) and the IM-CE (2015-2018). USMLE scores, IM-ITE percent correct scores, and IM-CE scores were analyzed using multiple linear regression, and IM-CE pass/fail status was analyzed using multiple logistic regression, controlling for USMLE Step 1, Step 2 Clinical Knowledge, and Step 3 scores; averaged medical knowledge milestones; age at IM-ITE; gender; and medical school location (United States or Canada vs international). RESULTS: All variables were significant predictors of passing the IM-CE with IM-ITE scores having the strongest association and USMLE Step scores being the next strongest predictors. Prediction curves for the probability of passing the IM-CE based solely on IM-ITE score for each PGY show that residents must score higher on the IM-ITE with each subsequent administration to maintain the same estimated probability of passing the IM-CE. CONCLUSIONS: The findings from this study should support residents and program directors in their efforts to more precisely identify and evaluate knowledge gaps for both personal learning and program improvement. While no individual USMLE Step score was as strongly predictive of IM-CE score as IM-ITE score, the combined relative contribution of all 3 USMLE Step scores was of a magnitude similar to that of IM-ITE score.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».