Developing a national role description for medical directors in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To develop a national role description for medical directors in long-term care (LTC) based on role functions drawn from the literature and the LTC industry. DESIGN A questionnaire about the role functions identified from the literature was mailed or e-mailed to randomly selected medical directors, directors of care or nursing (DOCs), and administrators in LTC facilities. SETTING Long-term care facilities in Canada randomly selected from regional clusters. PARTICIPANTS Medical directors, DOCs, and administrators in LTC facilities; a national advisory group of medical directors from the Long Term Care Medical Directors Association of Canada; and a volunteer group of medical directors. MAIN OUTCOME MEASURES Respondents were asked to indicate, from the list of identified functions, 1) whether medical directors spent any time on each activity; 2) whether medical directors should spend time on each activity; and 3) if medical directors should spend time on an activity, whether the activity was “essential” or “desirable.” RESULTS An overall response rate of 37% was obtained. At least 80% of the respondents from all 3 groups (medical directors, DOCs, and administrators) highlighted 24 functions they deemed to be “essential” or “desirable,” which were then included in the role description. In addition, the advisory group expanded the role description to include 5 additional responsibilities from the remaining 18 functions originally identified. A volunteer group of medical directors confirmed the resulting role description. CONCLUSION The role description developed as a result of this study brings clarity to the medical director’s role in Canadian LTC facilities; the functions outlined are considered important for medical directors to undertake. The role description could be a useful tool in negotiations pertaining to time commitment and expectations of a medical director and fair compensation for services rendered. EDITOR’S KEY POINTS
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».