Family Medicine Clerkship Directors’ Perspectives on USMLE Pass/Fail Scoring: A CERA Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Reports on the effects of changing the United States Medical Licensing Exam (USMLE) Step 1 examination scoring to pass/fail are evolving in the medical literature. This Council of Academic Family Medicine Educational Research Alliance family medicine clerkship directors' study seeks to describe family medicine clerkship directors' perceptions on the impact of incorporation of Step 1 pass/fail score reporting on students' family medicine clerkship performance. METHODS: Ninety-six clerkship directors responded (56.8% response rate). After exclusion of Canadian schools, we analyzed 88 clerkship directors' responses from US schools. We used descriptive statistics for demographics and responses to survey questions. We used ꭓ2 analysis to determine statistically significant associations between survey items. RESULTS: Clerkship directors did not observe changes in students' overall clinical performance after Step 1 pass/fail scoring (60.8%). Fifty percent of clerkship directors reported changes in Step 1 timing recommendations in the past 3 years. Reasons included curriculum redesign (30.5%), COVID (4.5%), change in Step 1 to pass/fail (11.0%), and other reasons (3.7%). Forty-five percent of these clerkship directors did not observe a change in students' clinical medical knowledge after Step 1 went to pass/fail. Eighty-four percent of these clerkship directors did not compare student performance on clerkship standardized exams before and after Step 1 score changes. We found no significant relationship between Step 1 timing and student performance. CONCLUSIONS: This study represents an early description of family medicine clerkship directors' perceived observations of the impact of Step 1 scoring changes on student performance. Continued investigation of the effects of USMLE Step 1 pass/fail scoring should occur.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».