A Systematic Review of the Relationship Between In-Training Examination Scores and Specialty Board Examination Scores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In-training examinations (ITEs) are intended for low-stakes, formative assessment of residents' knowledge, but are increasingly used for high-stake purposes, such as to predict board examination failures. OBJECTIVE: The aim of this review was to investigate the relationship between performance on ITEs and board examination performance across medical specialties. METHODS: A search of the literature for studies assessing the strength of the relationship between ITE and board examination performance from January 2000 to March 2019 was completed. Results were categorized based on the type of statistical analysis used to determine the relationship between ITE performance and board examination performance. RESULTS: Of 1407 articles initially identified, 89 articles underwent full-text review, and 32 articles were included in this review. There was a moderate-strong relationship between ITE and board examination performance, and ITE scores significantly predict board examination scores for the majority of studies. Performing well on an ITE predicts a passing outcome for the board examination, but there is less evidence that performing poorly on an ITE will result in failing the associated specialty board examination. CONCLUSIONS: There is a moderate to strong correlation between ITE performance and subsequent performance on board examinations. That the predictive value for passing the board examination is stronger than the predictive value for failing calls into question the "common wisdom" that ITE scores can be used to identify "at risk" residents. The graduate medical education community should continue to exercise caution and restraint in using ITE scores for moderate to high-stakes decisions.
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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 | 0,012 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».