The Validity of MCAT Scores in Predicting Students’ Performance and Progress in Medical School: Results From a Multisite Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle