Medical School Admissions: A Review of Global Practices, Predictive Validity, and Practice Points for Africa.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Processes for selection of candidates into medical schools vary globally. Knowledge of the predictive validity of a selection method is important for policy revision.
 Aim: To survey the practices used by medical schools to select students and their predictive validity.
 Methods: Search terms developed from the research problem were used to search Google Scholar, PubMed, and Educational Resources Information Centre (ERIC). These were “medical school,” “predictive validity,” “success,” “academic achievement” “admission criteria,” and “student selection.” Retrieved articles were screened for relevance and sorted according to countries of publication. Authors narratively reviewed the articles from each country and collated the findings. Best practices were recommended for African-based medical schools.
 Results: Articles retrieved from 14 countries were included in the review. USA, Canada, UK, Australia, and New Zealand operate centralized medical school admission programs and administer nation-wide admission tests. These tests cover cognitive and non-cognitive domains. The validity of these tests in predicting medical school success were extensively studied and reported. Other countries do not operate centralized medical school admission programs. Most of these rely on cognitive excellence to select students. Few reports are available on the validity of selection practices in Africa. Most rely on cognitive excellence which highly predicted academic success during preclinical studies. Predictivity decreased during clinical phases and non-cognitive variables became better predictors of success.
 Conclusion: Medical school admission processes should consider cognitive and non-cognitive factors. With non-cognitive factors, candidates with right attitudes are selected. African countries should align their practices to that of Western countries.
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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 | 0,009 | 0,874 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».