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Enregistrement W2101113263 · doi:10.1136/bmjopen-2012-000812

Leadership competencies for medical education and healthcare professions: population-based study

2012· article· en· W2101113263 sur OpenAlexaffabout
Fadil Çitaku, Claudio Violato, Tanya Beran, Tyrone Donnon, Kent G. Hecker, David Cawthorpe

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careFamily medicinePopulationFocus groupNursingMedical educationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify and empirically investigate the dimensions of leadership in medical education and healthcare professions. DESIGN: A population-based design with a focus group and a survey were used to identify the perceived competencies for effective leadership in medical education. SETTING: The focus group, consisting of five experts from three countries (Austria n=1; Germany n=2; Switzerland n=2), was conducted (all masters of medical education), and the survey was sent to health professionals from medical schools and teaching hospitals in six countries (Austria, Canada, Germany, Switzerland, the UK and the USA). PARTICIPANTS: The participants were educators, physicians, nurses and other health professionals who held academic positions in medical education. A total of 229 completed the survey: 135 (59.0%) women (mean age=50.3 years) and 94 (41.0%) men (mean age=51.0 years). MEASURES: A 63-item survey measuring leadership competencies was developed and administered via electronic mail to participants. RESULTS: Exploratory principal component analyses yielded five factors accounting for 51.2% of the variance: (1) social responsibility, (2) innovation, (3) self-management, (4) task management and (5) justice orientation. There were significant differences between physicians and other health professionals on some factors (Wilk's λ=0.93, p<0.01). Social responsibility was rated higher by other health professionals (M=71.09) than by physicians (M=67.12), as was innovation (health professionals M=80.83; physicians M=76.20) and justice orientation (health professionals M=21.27; physicians M=20.46). CONCLUSIONS: The results of the principal component analyses support the theoretical meaningfulness of these factors, their coherence, internal consistency and parsimony in explaining the variance of the data. Although there are some between-group differences, the competencies appear to be stable and coherent.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,266
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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