Medical School Admissions: A Review of Global Practices, Predictive Validity, and Practice Points for Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: Processes for selection of candidates into medical schools vary globally. Knowledge of the predictive validity of a selection method is important for policy revision. Aim: To survey the practices used by medical schools to select students and their predictive validity. Methods: Search terms developed from the research problem were used to search Google Scholar, PubMed, and Educational Resources Information Centre (ERIC). These were “medical school,” “predictive validity,” “success,” “academic achievement” “admission criteria,” and “student selection.” Retrieved articles were screened for relevance and sorted according to countries ofpublication. Authors narratively reviewed the articles from each country and collated the findings. Best practices were recommended for African-based medical schools. Results: Articles retrieved from 14 countries were included in the review. USA, Canada, UK, Australia, and New Zealand operate centralized medical school admission programs and administer nationwide admission tests. These tests cover cognitive and non-cognitive domains. The validity of these tests in predicting medical school success were extensively studied and reported. Other countries do not operate centralized medical school admission programs. Most of these rely on cognitive excellence to select students. Few reports are available on the validity of selection practices in Africa. Most rely on cognitive excellence which highly predicted academic success during preclinical studies. Predictivity decreased during clinical phases and non-cognitive variables became better predictors of success. Conclusion: Medical school admission processes should consider cognitive and non-cognitive factors. With non-cognitive factors, candidates with right attitudes are selected. African countries should align their practices to that of Western countries.
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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 | 0,022 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».