Identifying the competencies of doctors in China
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
BACKGROUND: China adopted a Flexnerian model as its medical institutions developed over the recent past but the political, social, and economic environment has changed significantly since then. This has generated the need for educational reform, which in other countries, has largely been driven by competencies-oriented models such as those developed in Canada, and the United States. Our study sought to establish the competencies model, relevant to China, which will support educational reform efforts. METHODS: Data was collected using a cross-sectional survey of 1776 doctors from seven provinces in China. The surveys were translated and adapted from the Occupational Information Network General Work Activity questionnaire (O*NET-GWA) and Work Style questionnaire (O*NET-WS) developed under the auspices of the US Department of Labor. Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis ascertained the latent dimensions of the questionnaires, as well as the factor structures of the competencies model for the Chinese doctors. RESULTS: In exploratory factor analysis, the questionnaires were able to account for 64.25 % of total variance. All responses had high internal consistency and reliability. In confirmatory factor analysis, the loadings of six constructs were between 0.53 ~ 0.89 and were significant, Construct reliability (CR) were between 0.79 ~ 0.93 respectively. The results showed good convergent validity. The resultant models fit the data well (GFI was 0.92, RMSEA was 0.07) and the six-factor competencies framework for Chinese doctors emerged. CONCLUSIONS: The Chinese doctors' competencies framework includes six elements: (a) technical procedural skills; (b) diagnosis and management; (c) teamwork and administration; (d) communication; (e) professional behavior; and (f) professional values. These findings are relevant to China, consistent with its current situation, and similar to those developed in other countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle