Managing disruptive physician behavior: First steps for designing an effective online resource
Notice bibliographique
Résumé
Interviews with physician leaders from hospitals in a mid-sized Ontario City were conducted to determine their needs with regard to managing disruptive physician behaviour. These findings were used to inform the design of a two-day skill-development workshop for physician leaders on disruptive behaviour. The workshop was evaluated using a modified version of the Learner Experience Feedback Form, which was built to align with W(e)Learn, http://www.ennovativesolution.com/WeLearn/ a framework developed to guide the design, delivery, development, and evaluation of online interprofessional courses and programs (MacDonald, Stodel, Thompson, & Casimiro, 2009). The surveys gathered information related to the content, media, service, structure, and outcomes of the workshop. The findings from the focus group interviews and workshop evaluation identify physician leaders’ needs with regard to disruptive behavior and were used to inform the design of the world’s first Online Physician Health and Wellness Resource http://www.ephysicianhealth.com/ an open access learning resources currently being used globally, in 91 countries. The resource was the recipient of the winner of the International Business/Professional 2010 International eLearning Award. The findings demonstrated the importance of conducting a needs analysis and using a framework to guide the design, delivery and evaluation of effective online healthcare education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».