Comparison between Mexican and International Medical Graduates’ scores in the ENARM Competing for Clinical Specialities in Mexico during 2012-2019: Data Visualization, Trends and Forecasting Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Because there is heterogeneity in the ENARM scores obtained between Mexicans and International medical graduates (IMG) in the eight clinical specialities with direct-entry (Anesthesiology, and Emergency Medicine. Geriatrics, Internal Medicine, Medical Genetics, Pediatrics, Pneumology, Psychiatry), we aimed to evaluate those scores. We hypothesized that Mexican test-takers achieve higher scores than IMG with significant growth trends in their exam scores. Methods: This study was cross-sectional, used historical data from the annual public report of the ENARM for eight years (2012 to 2019). We compare the minimum (MinSco) and maximum (MaxSco) scores of each speciality using ANOVA. Mexican versus IMG scores were evaluated with an independent student t-test, trends with Spearman’s correlation coefficient, and a 5-years forecasting trend. Results: There was a significant difference among the MinSco for five surgical specialities; F (7, 115) = 26.611, p = < .001; the global mean of MinSco was 69.133; specialities above this mean were Internal Medicine, Anesthesiology, Pediatrics, and Pneumology. The global mean for MaxSco was 79.422; five specialities were above: Internal Medicine, Pneumology, Geriatrics, Psychiatry, and Medical Genetics. We did not find a significant difference in the MinSco between Mexicans and IMG, but a significant difference was found in the MaxSco between both groups. Conclusions: ENARM represents a market of high-performance test-takers across the clinical specialities. Mexicans and IMG achieved similar entrance scores, but Mexicans showed a higher MaxSco over IMG in all clinical specialities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».