Evaluation of Effective Factors on the Clinical Performance of General Surgeons in Tehran University of Medical Science, 2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: Existence of doctors with high performance is one of the necessary conditions to provide high quality services. There are different motivations, which could affect their performance. Recognizing Factors which effect the performance of doctors as an effective force in health care centers is necessary. The aim of this article was evaluate the effective factors which influence on clinical performance of general surgery of Tehran University of Medical Sciences in 2015. METHODS: This is a cross-sectional qualitative-quantitative study. This research conducted in 3 phases-phases I: (use of library studies and databases to collect data), phase II: localization of detected factors in first phase by using the Delphi technique and phase III: prioritizing the affecting factors on performance of doctors by using qualitative interviews. RESULTS: 12 articles were analyzed from 300 abstracts during the evaluation process. The output of assessment identified 23 factors was sent to surgeons and their assistants for obtaining their opinions. Quantitative analysis of the findings showed that "work qualification" (86.1%) and "managers and supervisors style" (50%) have respectively the most and the least impact on the performance of doctors. Finally 18 effective factors were identified and prioritized in the performance of general surgeons. CONCLUSION: The results showed that motivation and performance is not a single operating parameter and it depends on several factors according to cultural background. Therefore it is necessary to design, implementation and monitoring based on key determinants of effective interventions due to cultural background.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».