Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Calls for increased physician leadership are growing in number and strength.1–3 The recent proliferation of leadership curricula in medical schools and residency programs suggests that educators are beginning to believe that focused leadership development efforts early in medical education could produce more and better-trained physician leaders. Our own experience developing an innovative leadership education and development program in the University of Toronto’s Faculty of Medicine is consistent with study findings at the Mayo Medical School, in which 85% of student leaders felt leadership should be taught in medical school.4 We are convinced that students enter medical school with an interest in leadership and a desire to build their skills. Yet medical curricula have been slow to develop frameworks in support of these interests. To harness this enthusiasm, medical schools must actively strive to facilitate leadership education. Toward this end, we offer five evidence-based suggestions: Leadership development programs should be student focused and flexible, encourage formal mentorship, expose students to disciplines outside of medicine, be rigorously evaluated, and engage accreditation agencies to measure and promote leadership development. Two meta-analyses, covering studies from 1951 to 2001, demonstrated that leadership development programs can be effective across many disciplines, particularly when they are tailored to the needs of the trainee and reflect the objectives of the organization.5,6 These formalized approaches, which mix lessons in theory with practical experiences, should be used to help medical students realize their leadership potential. Amol A. Verma, MD, MPhil Resident in internal medicine, University of Toronto Faculty of Medicine, Toronto, Ontario, Canada; [email protected] Jordan D. Bohnen, MD, MBA Resident in general surgery, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts.
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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 | 0,006 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,009 |
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 ».