Clinical teaching as part of continuing professional development: Does teaching enhance clinical performance?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physicians identify teaching as a factor that enhances performance, although existing data to support this relationship is limited. PURPOSE: To determine whether there were differences in clinical performance scores as assessed through multisource feedback (MSF) data based on clinical teaching. METHODS: MSF data for 1831 family physicians, 1510 medical specialists, and 542 surgeons were collected from physicians' medical colleagues, co-workers (e.g., nurses and pharmacists), and patients and examined in relation to information about physician teaching activities including percentage of time spent teaching during patient care and academic appointment. Multivariate analysis of variance, partial eta squared effect sizes, and Tukey's HSD post hoc comparisons were used to determine between group differences in total MSF mean and subscale mean performance scores by teaching and academic appointment data. RESULTS: Higher clinical performance scores were associated with holding any academic appointment and generally with any time teaching versus no teaching during patient care. This was most evident for data from medical colleagues, where these differences existed across all specialty groups. CONCLUSION: More involvement in teaching was associated with higher clinical performance ratings from medical colleagues and co-workers. These results may support promoting teaching as a method to enhance and maintain high-quality clinical performance.
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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 | 0,022 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 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 ».