Building Capacity for Quality: A Pilot Co-Learning Curriculum in Quality Improvement for Faculty and Resident Learners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a mandate to teach quality improvement (QI) to residents, many training programs lack faculty capacity to deliver a QI curriculum. OBJECTIVE: We piloted a co-learning curriculum in QI to train residents while simultaneously developing QI teachers. We evaluated the curriculum's acceptability and feasibility and its effect on faculty engagement in doing and teaching QI. METHODS: The curriculum involved 2 half-day, interactive sessions, a team-based QI project, and end-of-year project presentations. Key curriculum design principles included (1) residents and faculty co-attend all interactive sessions, (2) residents and faculty work together on team-based QI projects, and (3) QI projects align with divisional QI priorities. Using the Kirkpatrick framework for learner outcomes, we focused our program evaluation on Level 1 (satisfaction) and Level 2 (knowledge and skills acquisition) outcomes using year-end curriculum evaluations. RESULTS: Our study included 14 residents (70%) and 6 faculty members (30%). With respect to satisfaction (Kirkpatrick Level 1 outcome), 93% (13 of 14) of residents and 100% (6 of 6) of faculty participants rated the overall curriculum as "above average" or "outstanding." Regarding faculty knowledge and skills acquisition (Kirkpatrick Level 2 outcomes), faculty self-rated their QI knowledge and interest in QI higher than their intent to incorporate QI into future practice and their comfort in teaching or supervising QI projects. All 5 faculty respondents (100%) rated the co-learning model for faculty development in QI as "above average" or "outstanding." CONCLUSIONS: Teaching QI to residents and faculty as co-learners is feasible and acceptable and offers a promising model for programs to teach QI to residents while concurrently building faculty capacity.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».