Assessing the predictive validity of the UCAT—A systematic review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
The University Clinical Aptitude Test (UCAT) is an admissions assessment used by a consortium of universities across the UK, Australia, and New Zealand, to aid the selection of applicants to medical and dental degree programmes. The UCAT aims to measure the mental aptitude and professional behaviours required to become successful doctors and dentists. We conducted a systematic review to establish the predictive value of the UCAT across measures of performance at undergraduate and post-graduate levels. A literature search was conducted in April 2020 using eight electronic databases: MEDLINE, APA PsycInfo, SCOPUS, Web of Science, EThOS, OpenGrey, PROSPERO, and the UCAT website. Data were extracted from selected studies and tabulated as results matrices. A narrative synthesis was performed. Twenty-four studies satisfied our inclusion criteria, 23 of which were deemed to be of good quality (using the Newcastle-Ottawa Scale). For over 70% of univariate data points, the UCAT exerted no statistically significant predictive validity; for the remainder, predictive power was weak. The cognitive total and verbal reasoning subtests had the largest evidence base as weakly positive predictors of academic performance. The SJT subtest was a weak predictor of professional behaviour during medical school. Studies specific to dental schools demonstrated variable findings across the five studies. Only 1 study looked at post-graduate outcome measures and demonstrated that the UCAT was not a predictor of health- or conduct-related fitness to practice declarations at GMC registration. These data provide some support for the use of cognitive total and verbal reasoning subtests as part of medical school selection. Further research is needed to investigate outcomes beyond professional registration and for dental students.
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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 | 0,050 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».