Medical Council of Canada Qualifying Examinations and performance in future practice
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of medical licensing examinations is to protect the public from practitioners who do not have adequate knowledge, skills, and abilities to provide acceptable patient care, and therefore evaluating the validity of these examinations is a matter of accountability. Our objective was to discuss the Medical Council of Canada's Qualifying Examinations (MCCQEs) Part I (QE1) and Part II (QE2) in terms of how well they reflect future performance in practice. We examined the supposition that satisfactory performance on the MCCQEs are important determinants of practice performance and, ultimately, patient outcomes. We examined the literature before the implementation of the QE2 (pre-1992), post QE2 but prior to the implementation of the new Blueprint (1992-2018), and post Blueprint (2018-present). The literature suggests that MCCQE performance is predictive of future physician behaviours, that the relationship between examination performance and outcomes did not attenuate with practice experience, and that associations between examination performance and outcomes made sense clinically. While the evidence suggests the MCC qualifying examinations measure the intended constructs and are predictive of future performance, the validity argument is never complete. As new competency requirements emerge, we will need to develop valid and reliable mechanisms for determining practice readiness in these areas.
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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 | 0,005 | 0,057 |
| 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) | 0,020 | 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 ».