Inom den medicinska utbildningen är förutsägelsen om variabler som påverkar studenternas akademiska resultat mycket viktig eftersom stödprogram kan genomföras för att undvika avhopp eller sviktande poäng. Flera studier har bekräftat förhållandet mellan elevernas prestationer under de första månaderna på högskolan och den senare; ändå har varje medicinsk skola sina särdrag. Målet är att utveckla en logistisk regressionsmodell för att förutsäga förstaårsstudenters prestationer med hjälp av akademiska, psykologiska och yrkesmässiga variabler samt lärande och strategier för självmotivering. Studien är observationell, tvärgående och beskrivande. Studiegruppen bestod av 1205 förstaårsläkare. Deltagarna fyllde i enkäter som handlade om allmän kunskap, psykosociala faktorer, faktorer i samband med karriärval samt inventering av forsknings- och självregleringsstrategier. Deltagandet var helt frivilligt och resultaten användes enligt ett konfidentiellt avtal. Den flerfaldiga regressionsmodellen anses njutning i akademisk bakgrund, procentandel av checkmarks i allmän kunskap, upplevd effektivitet (kategoriserad med 3 nivåer), aptitude, intresse för biologiska vetenskaper och hälsa, följa stabiliserade regler, driv och strävan efter social prestige som covariables. Vi drar slutsatsen att en logistisk regressionsmodell för att förutsäga akademisk prestanda, främst av de medicinska studenter under akademisk risk inom det biomedicinska området, är ett effektivt verktyg eftersom det möjliggör giltiga slutsatser för lämpligt beslutsfattande.
När det gäller prediktiv analys använde REF också en logistisk regressionsmodell för förutsägelse av variabler som påverkar den akademiska prestandan hos första årets biomedicinska studenter.
Logistic Regression Model for the Academic Performance of First-Year Medical Students in the Biomedical Area
{'venue': None, 'journal': 'Creative Education', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}