Medical School Performance as Measured by GPA: What Can it Predict?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Medical graduates' performance has been an area of interest for medical educators internationally. The objectivity of such measures has made it an essential part in evaluation of applicants. Objectives The aim of our study is to examine the prognostic value of medical school graduation GPA in relation to post-graduation achievements and success. Methods We used an online questionnaire sent to Kuwait university's graduates, whether directly face to face, by messages, or phone calls. The electronic questionnaire consisted of three major area, sociodemographic, medical school GPA, and academic or clinical achievements. The results have been statistically analyzed using satisfaction with life, satisfaction with career, and career progress as dependent variables. Results A total of 552 physicians who graduated from 1983 to 2017 took part in this study. The mean age was 33.31 ± 8.39 years. The highest percentage of participant (33%) were specialized in internal medicine. A higher GPA was found to be associated with pursuing postgraduate clinical fellowship, earning higher monthly income, higher career progress score, and scoring higher personal satisfaction with progress and life scores. Higher GPA was not associated with being a faculty member, pursuing post graduate academic studies like master's degree and doctor of philosophy, practicing internationally, or having publications. Gender was not associated with doing a fellowship or practicing internationally. Conclusion Medical school performance, measured by GPA, might predict higher career progress, having higher monthly income, and satisfaction. However, it is not necessarily prognostic for pursuing postgraduate academic degrees, practicing internationally, or having research publications.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».