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Enregistrement W2320673769 · doi:10.1097/01.sih.0000441375.69360.8b

Board 110 - Program Innovations Abstract Simulation in Healthcare Recruitment

2013· article· en· W2320673769 sur OpenAlexaffabout
Joanne Azulay, Kathryn Parker, Tracey Millar

Notice bibliographique

RevueSimulation in Healthcare The Journal of the Society for Simulation in Healthcare · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkInterviewInterpersonal communicationHealth carePsychologyCreativitySet (abstract data type)Medical educationApplied psychologyComputer scienceMedicineSocial psychologyManagementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction/Background Developed in 2001 by McMaster University, the Multiple Mini Interview (MMI) approach is an interview format that uses short independent assessments, typically in a timed circuit, to obtain an aggregate score of a candidate’s non-cognitive skills, such as interpersonal, professionalism and ethical/moral judgment. Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital, Canada’s largest paediatric rehabilitation facility, piloted a new approach utilizing simulation as an innovative way to meet recruitment needs, satisfying the need for efficiency and focus on a client and family centred approach. Holland Bloorview’s approach was to adapt MMI principles, adding simulation and working with clients and families as partners in the decision making process. Methods The interview circuit was made up of eight stations (including two rest stations) and mini interviews lasted five minutes, with a two minute preparation period preceding the interview. Of these eight stations, two were designated simulation stations. Each station consisted of one interviewer and one rater. Stations evaluated previous work related experience, communication, interpersonal, teamwork, conflict resolution and decision making skills. Behaviour management, creativity, innovation and client engagement abilities were also evaluated, with a focus on the candidate’s ability to demonstrate a link between the desired skill set and a client and family centred approach. Simulation in healthcare recruitment is leading practice in healthcare. Conclusion Eighteen candidate interviews were completed within three hours - resulting in an 83% reduction in direct interview time in comparison to traditional interview processes and a 30% increase in efficiency related to pre and post interview activities. Offers were extended within five business days following the interviews and 100% of the vacancies were filled. The simulation stations were designed to reflect job relevant scenarios. Overall, interviewers and raters believed the simulation stations to be the best measure of the candidate’s ability to manage critical interpersonal challenges inherent to the position. In our upcoming evaluation, we will be looking for positive linkages to support simulation stations as valid predictors of successful performance. At Holland Bloorview, we value the knowledge and experience of our clients and family and encourage their input and participation in decision making. Clients participated as interviewers and raters and contributed a unique perspective to the selection process. The adapted MMI approach to recruitment with simulation exercises has fostered collaboration across peer groups, integration of clients and families in decision making, built positive energy for simulation and resulted in time efficiencies. For organizations that recruit and have limited resources, this approach can facilitate positive change and foster collaboration within a unique framework. References 1. Eva, K. W., Rosenfeld, J., Reiter, H. I. and Norman, G. R. (2004), An admissions OSCE: the multiple mini interview. Medical Education, 38: 314-326. 2. Lemay, J.-F., Lockyer, J. M., Collin, V. T. and Brownell, A. K. W. (2007), Assessment of non-cognitive traits through the admissions multiple mini-interview. Medical Education, 41: 573-579. Disclosures Holland Bloorview Kids Rehabilitiation Hospital.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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