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Enregistrement W2317813946 · doi:10.1097/acm.0b013e3182557279

Bridging the Leadership Development Gap

2012· article· en· W2317813946 sur OpenAlexaboutno aff
Peter J. Pronovost

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningHealth carePatient safetyMedical educationLeadership developmentTeamworkPsychologyPublic relationsNursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Reply: Health care is fortunate to have physician leaders such as Dr. Verma and Dr. Bohnen and institutional leaders such as the University of Toronto and the Mayo Clinic, who are seriously embarking on the training of physician leaders. There are many definitions of leadership; I view it as the ability to help people solve problems that make the world better. Leadership training can focus on the behaviors and skills needed to accomplish this goal, such as convening, listening, managing conflict, influencing, decision making, consensus-building, leading change, and building skills through an understanding of theory and deliberate practice. These leadership behaviors and skills are the same ones needed to practice team-based care, to provide high-quality care, and to establish a health care system that learns, all of which are sorely needed.1 As such, basic leadership training should be for all physicians, not just those aspiring to seek formal leadership positions. Too often, medical students lack leadership skills. During my patient safety course, for example, second-year medical students have to identify a safety risk and mitigate the impact on patients. When I ask how they would approach getting “buy in” to implement the change, they go blank. While they all could tell me about Virchow’s triad of factors that contribute to thrombosis, they had never heard about Kotter’s model for leading change.2 When I graduated from medical school, my view of teamwork was that I give an order and the nurse takes it. Too many physicians have this view of leadership, where efforts to improve care are done over rather than with others, resulting in interventions that are less effective and less likely to be implemented. Let’s hope that tomorrow’s physicians graduate with the leadership skills needed to deliver high-value, patient-centered care. Health care is changing rapidly, and physicians need to help lead the way. Peter J. Pronovost, MD, PhD Johns Hopkins Medicine senior vice president, director, the Armstrong Institute for Patient Safety and Quality, and professor, Department of Anesthesiology and Critical Care Medicine, Surgery, and Health Policy and Management, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland; [email protected]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0100,019
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0400,072
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,010

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.

Tête enseignante Opus0,705
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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