MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281487392 · doi:10.1097/acm.0000000000004754

The Validity of MCAT Scores in Predicting Students’ Performance and Progress in Medical School: Results From a Multisite Study

2022· article· en· W4281487392 sur OpenAlex
Joshua T. Hanson, Kevin Busche, Martha L. Elks, Loretta Jackson‐Williams, Robert Liotta, Chad Miller, Cindy A. Morris, Barton Thiessen, Kun Yuan

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnited States Medical Licensing ExaminationPredictive validityEntrance examComparabilityLicensureMedicineMedical schoolLogistic regressionEthnic groupPsychologyEducational measurementMedical educationFamily medicineClinical psychologyInternal medicineCurriculumPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This is the first multisite investigation of the validity of scores from the current version of the Medical College Admission Test (MCAT) in clerkship and licensure contexts. It examined the predictive validity of MCAT scores and undergraduate grade point averages (UGPAs) for performance in preclerkship and clerkship courses and on the United States Medical Licensing Examination Step 1 and Step 2 Clinical Knowledge examinations. It also studied students' progress in medical school. METHOD: Researchers examined data from 17 U.S. and Canadian MD-granting medical schools for 2016 and 2017 entrants who volunteered for the research and applied with scores from the current MCAT exam. They also examined data for all U.S. medical schools for 2016 and 2017 entrants to regular-MD programs who applied with scores from the current exam. Researchers conducted linear and logistic regression analyses to determine whether MCAT total scores added value beyond UGPAs in predicting medical students' performance and progress. Importantly, they examined the comparability of prediction by sex, race and ethnicity, and socioeconomic status. RESULTS: Researchers reported medium to large correlations between MCAT total scores and medical student outcomes. Correlations between total UGPAs and medical student outcomes were similar but slightly lower. When MCAT scores and UGPAs were used together, they predicted student performance and progress better than either alone. Despite differences in average MCAT scores and UGPAs between students who self-identified as White or Asian and those from underrepresented racial and ethnic groups, predictive validity results were comparable. The same was true for students from different socioeconomic backgrounds, and for males and females. CONCLUSIONS: These data demonstrate that MCAT scores add value to the prediction of medical student performance and progress and that applicants from different backgrounds who enter medical school with similar ranges of MCAT scores and UGPAs perform similarly in the curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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