Improving medical personnel selection and appointment processes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper seeks to argue that processes for selecting and appointing medically qualified personnel in some healthcare organizations may be limited, especially those that emphasize qualifications rather than expanding the criteria to include practice scope, person-organization fit and capability to function within a healthcare team. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The paper is based on the authors' experiences and a literature review. FINDINGS: Selection based purely on academic merit, advanced clinical training, skills and professional achievements may not address other essential selection criteria. Medical personnel need to possess competencies such as ability to give high quality care and work constructively in a clinical team; communication skills; willingness to actively participate in quality and safety programs; teaching ability; management and leadership skills; and support institutional values and corporate aims. These attributes are often over-looked and cannot be assumed from academic merit and achievements. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: The study's conclusions are based on the authors' experiences and literature review. Future studies may wish to examine selection technique efficacy and outcomes empirically. PRACTICAL IMPLICATIONS: Better medical personnel selection and appointment processes are likely to reduce unnecessary costs associated with poorly-made appointments, improve patient outcomes and may have a formative role encouraging medical personnel to take a broader view of their healthcare organization roles. ORIGINALITY/VALUE: The authors challenge selection panel members to consider non-traditional with normal selection criteria for medical appointments. Nine recommendations for enhancing selection processes are provided.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».