Impact of USMLE Step-1 accommodation denial on US medical schools: A national survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2019, 4.6% of US-MD students self-identified as students with disabilities (SWD); many of these students will require accommodations on the USMLE Step-1 examination. Given the high-stakes nature of Step-1 for medical school advancement and residency match, SWD denied accommodations on Step-1 face considerable consequences. To date no study has investigated the rate of accommodation denial and its impact on medical school operations. METHODS: To investigate the rate of accommodation denial and evaluate whether Step-1 accommodation denial impacts medical school operations, a 10-question survey was sent to Student Affairs Deans and disability resource professionals at all fully-accredited US-MD granting programs. Two open-ended questions were analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: Seventy-three of the 141 schools responded (52%). In the 2018-2019 academic year, 276 students from 73 schools applied for Step-1 accommodations. Of these, 144 (52%) were denied. Of those denied, 74/144 (51%) were delayed entry into the next phase of curriculum and 110/144 (76%) took the Step-1 exam unaccommodated. Of the 110 who took Step-1 without accommodations, 35/110 (32%) failed the exam, and 4/110 (3%) withdrew or were dismissed following exam failure. Schools reported varied investments of time and financial support for students denied accommodations, with most schools investing less than 20 hours (67%) and less than $1,000.00 (69%). Open-responses revealed details regarding the impact of denial on schools and students including frustration with process; financial and human resources allocation; delay in student progression; lack of resourcing and expertise; and emotional and financial burdens on students. DISCUSSION: Step-1 accommodation denial has non-trivial financial, operational, and career impacts on medical schools and students alike. The cause of accommodation denial in this population requires further exploration.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».