Advancing Faculty Development in Medical Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To (1) provide a detailed account of the nature and scope of faculty development (FD) programs in medical education, (2) assess the quality of FD studies, and (3) identify in what areas and through what means future research can purposefully build on existing knowledge. METHOD: The authors searched MEDLINE, CINAHL, and ERIC for articles reporting evaluations of FD initiatives published between 1989 and 2010. They applied standard systematic review procedures for sifting abstracts, scrutinizing full texts, and abstracting data, including program characteristics, evaluation methods, and outcomes. They used a modified Kirkpatrick model to guide their data abstraction. RESULTS: The authors included 22 articles reporting on 21 studies in their review. The most common program characteristics included a series/longitudinal format, intended for individuals, and offered to physicians only. Although the most common aim was to improve teaching effectiveness, several programs had multiple aims, including scholarship and leadership. Program evaluation focused on quantitative approaches. A number of studies employed longitudinal designs and included some follow-up component. Surveys were the most popular data collection method, participants the most common data source, and self-reported behavior changes the most commonly reported outcome. CONCLUSIONS: Although the authors' findings showed some recent expansion in the scope of the FD literature, they also highlighted areas that require further focus and growth. Future research should employ more rigorous evaluation methods, explore the role of interprofessional teams and communities of practice in the workplace, and address how different organizational and contextual factors shape the success of FD programs.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découle