Assessing the performance of doctors in teams and systems
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing attention is being directed towards finding ways of assessing how well doctors perform in clinical practice. Current approaches rely on strategies directed at individuals only, but, in real life, doctors' work is characterised by multiple complex professional interactions. These interactions involve different kinds of teams and are embedded within the overall context and systems of care. In addition to individual factors, therefore, we propose that the performance of doctors in health care teams and systems will also impact on the overall quality of patient care. Assessing these dimensions, however, poses a number of challenges. STRATEGIES: Taking a profile of a National Health Service, UK surgeon as an example, the team structures to which he or she may relate are illustrated. These include formal teams such as those found in the operating theatre, and those formed through various professional and collegial partnerships. The authors then propose a model for assessing doctors' performances in teams and systems, which incorporates the educational principles of continuous feedback to enhance future performance. DISCUSSION: To implement the proposed model, a wide range of professional, educational and regulatory bodies must collaborate. This raises a number of important implications for the future roles and relationships of these bodies, which are discussed. A strong and constructive partnership will be essential if the full potential of a more inclusive and representative assessment approach is to be realised.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».