Graduate Attributes for Master's Programs in Health Services and Policy Research: Results of a National Consultation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to identify desirable attributes to be developed through graduate training in health services and policy research (HSPR) by identifying the knowledge, skills and abilities thought to be keys to success in HSPR-related careers. We aimed for a framework clear enough to serve as a touchstone for HSPR training programs across Canada yet flexible enough to permit diversity of specialization across and within those programs. METHODS: OUR APPROACH INVOLVED SEVERAL STAGES OF DATA COLLECTION AND ANALYSIS: a review of literature; telephone interviews with opinion leaders; online surveys of HSPR students, recent graduates and employers; an invitational workshop; and an interactive panel at a national conference. Our final framework was arrived at through an iterative process of thematic analysis, reflection on invited feedback from consultation participants and triangulation with existing competency frameworks. RESULTS: Our final result was a framework that identifies traits, knowledge and abilities of master's-level graduates who are capable of fostering health system improvement through planning, management, analysis or monitoring that is informed by credible evidence and relevant theory. These attributes are organized into three levels: generic graduate attributes, knowledge related to health and health systems and, finally, attributes related to the application of knowledge for health system improvement. The HSPR-specific attributes include not only an understanding of HSPR theories and methods but also the skills related to the practical application of knowledge in the complex environments of health system decision-making and healthcare policy. CONCLUSION: Master's-level HSPR training programs should prepare students to pose and seek answers to important questions and provide them with the skills necessary to apply their knowledge within complex decision-making environments.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».