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Academic Metrics and Predictive Models for First-AttemptResidency Placement Success in a U.S. Accredited Medical School

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Date
2026
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Authors
Carrero Vallés, Erica ; Colón Ortiz, Abner
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Publisher
Universidad de Murcia: servicio de publicaciones
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Sin departamento asociado
DOI
https://doi.org/10.6018/edumed.703871
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info:eu-repo/semantics/annotation
Description
Abstract
Objetivo: Este estudio examinó la contribución de los indicadores de desempeño académico a lolargo de la formación médica para predecir el éxito en la colocación en residencia en el primerintento. Métodos: Se utilizó un diseño cuantitativo predictivo, no experimental, con análisis deregresión logística para analizar los expedientes académicos de estudiantes de una escuela demedicina acreditada en los Estados Unidos y ubicada en Puerto Rico. Las variables predictorasincluyeron las puntuaciones del Medical College Admission Test (MCAT), el promedio decalificaciones (GPA), el rango de la clase, las puntuaciones del Comprehensive Basic ScienceExamination (CBSE), el desempeño en el USMLE Step 1, las puntuaciones del USMLE Step 2 CK yel número de intentos en el Electronic Residency Application Service (ERAS). Se aplicaron modelosde regresión logística para evaluar la validez predictiva. Resultados: El USMLE Step 2 CK emergiócomo el predictor más fuerte del éxito en la colocación en residencia en el primer intento. puntuación aproximada de 240 en el Step 2 CK se asoció con una probabilidad de ≥ 90% decolocación exitosa en el primer intento. Conclusiones: Las métricas académicas, en particular elUSMLE Step 2 CK, continúan siendo factores críticos del éxito en la colocación en residencia. Estoshallazgos respaldan la integración de tableros predictivos y de intervenciones curriculares dirigidasa mejorar la preparación estudiantil y los resultados institucionales
Objective: This study examined the contribution of academic performance indicators across themedical education continuum to predicting first-attempt residency placement success. Methods: Apredictive, non-experimental, quantitative design with logistic regression analysis was used toanalyze academic records of medical students from a U.S.-accredited medical school in Puerto Rico.Predictor variables included Medical College Admission Test (MCAT) scores, grade point average(GPA), class rank, Comprehensive Basic Science Examination (CBSE), USMLE Step 1, USMLE Step2 Clinical Knowledge (CK), and number of Electronic Residency Application Service (ERAS)attempts. Logistic regression models were applied to evaluate predictive validity. Results: USMLEStep 2 CK emerged as the strongest predictor of first-attempt residency placement. A Step 2 CKscore of approximately 240 corresponded to a predicted probability of ≥90% for successful first-attempt matching. Conclusions: Academic metrics, particularly Step 2 CK, remain criticalpredictors of residency placement success. These findings support integrating predictivedashboards and targeted curricular interventions to enhance student readiness and institutionaloutcomes.
publication.page.subject
Predictive models , USMLE Step 2 CK , Academic metrics , Medical education , Colocación en residencia , Modelos predictivos , Métricas académicas , Educación médica , Residency placement
Citation
Carrero Vallés, E., & Colón Ortiz, A. (2026). Métricas Académicas y Modelos predictivos del Éxito en la Colocación en Residencia en el Primer Intento en una Escuela de Medicina Acreditada. Revista Española De Educación Médica, 7(2). https://doi.org/10.6018/edumed.703871
URI
http://hdl.handle.net/10201/223381
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Collections
Revista Española de Educación Médica Vol. 7 Nº 2 (2026)
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