Multiple Mini-Interview Curriculum Mapping: A New Method to Personalize the MMI Process for Medical Schools
Notice bibliographique
Résumé
Multiple Mini-Interview Curriculum Mapping: A New Method to Personalize the MMI Process for Medical Schools Nicholas Patete, MS-II, College of Allopathic Medicine, Kyle Bauckman Ph.D, Assistant Professor, College of Allopathic Medicine The process of applying to medical school is extremely competitive with only 41% of applicants matriculating into an American allopathic medical school. The number of applicants in 2019 was 53,371 and each applicant applied to an average number of 17 individual American allopathic medical schools making a total of 869,819 applications.1 Despite this large application pool, medical schools have the difficult task of selecting future physicians who match the individual school’s mission and objectives. A holistic review approach, as suggested by the AAMC, is important in order to select not only applicants who will make good medical students, but also applicants who match the individual medical school’s goals and mission statement.2 We are proposing a new Multiple Mini-interview (MMI) strategy to better personalize the process for our own school which can be adopted by other medical schools in the U.S. and Canada. The malleability of the MMI is beneficial as it allows schools to provide a holistic review which is not “one size fits all”, but instead is personalized to individual school goals and mission statements. By mapping MMI questions to our school Medical Education Program Objectives (MEPOs), we plan to rate applicant’s MMI performance based on the individual’s performance in each objective. We will then compare the applicant’s performance in each objective to other applicants and the average matriculant’s performance on radar charts. This method is intended to allow interviewers and admissions committee members to achieve higher confidence in accepting students who best fit the individual medical school. References: 2019 FACTS: Applicants and Matriculants Data. AAMC. https://www.aamc.org/data-reports/students-residents/interactive-data/2019-facts-applicants-and-matriculants-data. Accessed July 14, 2020. Holistic Review in Medical School Admissions. AAMC Students, Applicants and Residents. https://students-residents.aamc.org/choosing-medical-career/article/holistic-review-medical-school-admissions/. Published January 8, 2016. Accessed July 14, 2020.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».