Does Pass/Fail on Medical Licensing Exams Predict Future Physician Performance in Practice? A Longitudinal Cohort Study of Alberta Physicians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this longitudinal study was to gather extrapolation evidence of validity by assessing whether performance on a national medical licensing exam, in addition to practice and socio-demographic variables, is predictive of future physician performance in practice. The study focused on a cohort of 3,404 physicians who were registered with the College of Physicians and Surgeons of Alberta (CPSA) and who completed the Medical Council of Canada Qualifying Examination (MCCQE) Parts I and II between 1992–2017. Separate multivariate quasi-Poisson regression models were run to assess the degree of relationship between first-time pass/fail status on the MCCQE I and II, and several CPSA socio-demographic variables and several CPSA socio-demographic variables, in addition to complaints/physician and various prescribing flags. Candidates who failed the MCCQE I on their first attempt had 27% more complaints lodged against them, compared to those who passed. Physicians who failed the MCCQE II on their first attempt prescribed 2+ benzodiazepines and 2+ opioids to 30% more patients than those who passed. Conclusions: Performance on the MCCQE Part I and II is an important predictor of physician performance. Combined with other critical variables, these measures provide important evidence to aid in risk modeling efforts and to guide educational interventions for physicians at an early stage of their careers.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle