Factors affecting students performance on the National Ranking Examination in a French Medical School

Doi : 10.1016/j.lpm.2010.03.007

Pascal Andujar ¹ ², Sylvie Bastuji-Garin ³ ⁴ , Françoise Botterel ² ⁵, Marc Prevel ⁶, Jean-Pierre Farcet ² ⁷, Pascal Claudepierre ³ ⁸

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Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le mercredi 05 mai 2010

Summary

Objective

Results on the National Ranking Examination (NRE) taken at the end of 6 years of medical school determine how much choice students have about the medical specialty and geographic area where they will perform their residency. Our objective was to identify academic and non-academic factors predicting performance on the NRE.

Methods

We conducted a database study of all medical students who completed the 6 years of medical studies at Creteil medical school (Paris 12 University) and who took the NRE between 2004 and 2008 (n = 473). Correlations between students’ characteristics and the NRE rank were analysed using multivariate linear regression models. The students were also divided into three categories based on whether their NRE rank was in the top quartile, bottom quartile, or middle two quartiles. Those 3 groups were compared using multivariate multinomial logistic regression models.

Results

Factors independently associated (p ≤ 0.05) with rank on the NRE were repeating the first year of medical school (coefficient: 11.92 [95%IC 8.69–15.15]); rank on the first-, fifth-, and sixth-year examinations (0.14 [0.05–0.22]; 0.19 [0.12–0.26] and 0.32 [0.22–0.42] respectively); number of years with at least one failed examination (3.94 [1.08–6.80]); and failure to attend a practice NRE session (13.0 [12.39–13.61]). Factors associated with the worst NRE performance were similar to those found when the NRE rank was handled as a continuous variable. Socio-economic characteristics of students were strongly associated with medical school performance and, therefore, were not independently associated with rank on the NRE.

Conclusion

Performance on the NRE was strongly associated with previous performance on medical school examinations, ever since the first year of medical school. Students were informed of these results which will help us to identify high-risk students who require early remedial help.

Résumé

Objectif

Le rang de classement à l’Examen Classant National (ECN) détermine le choix de la spécialité médicale et la région d’installation. Notre objectif était d’identifier les facteurs permettant de prédire le rang de classement à l’ECN afin de repérer les étudiants en difficulté potentielle.

Méthode

Tous les étudiants ayant passé l’ECN entre 2004 et 2008 après un cursus complet à la faculté de médecine de Créteil (Université Paris 12) ont été sélectionnés à partir d’une base de données administrative secondairement anonymisée (n = 473). Les liens entre le rang de classement au 1er ECN et les caractéristiques des étudiants (sociodémographiques et performances antérieures) ont été analysés en régression linéaire multiple. Les étudiants classés dans les 25 % premiers, 25 % derniers et entre les deux ont été comparés en régression logistique multinomiale afin d’identifier les facteurs associés aux plus mauvaises performances.

Résultats

Les facteurs indépendamment associés (p ≤ 0,05) au rang de classement à l’ECN étaient le redoublement en PCEM1 (coefficient : 11,92 ; IC95 % 8,69–15,15), le rang de classement aux examens facultaires en PCEM1 (0,14 ; 0,05–0,22), DCEM3 (0,19 ; 0,12–0,26), et DCEM4 (0,32 ; 0,22–0,42), le nombre d’années avec au moins un échec à un examen (3,94 ; 1,08–6,80), et le fait de ne pas avoir passé les ECN blancs (13,0 ; 12,39–13,61). Ces mêmes facteurs permettaient d’identifier les étudiants classés dans les 25 derniers. Les caractéristiques sociodémographiques très associées aux examens facultaires disparaissaient en analyse multivariée.

Conclusion

La performance à l’ECN était très associée aux performances antérieures, et ceci dès la première année de médecine. Ces résultats ont été diffusés aux étudiants et vont être utilisés pour identifier précocement les étudiants les plus à risque de mauvais classement à l’ECN afin de leur proposer une aide individualisée.