Leadership competencies for medical education and healthcare professions: population-based study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| 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 ».