Strategies for Developing and Recognizing Faculty Working in Quality Improvement and Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
Academic clinical departments have the opportunity and responsibility to improve the quality and value of care and patient safety by supporting effective quality improvement activities. The pressure to provide high-value care while further developing academic programs has increased the complexity of decision making and change management in academic health systems. Overcoming these challenges will require faculty engagement and leadership; however, most academic departments do not have a sufficient number of individuals with expertise and experience in quality improvement and patient safety (QI/PS). Accordingly, the authors of this article advocate for a targeted and proactive approach to developing faculty working in QI/PS. They propose a strategy predicated on the identification of QI/PS as a strategic priority for academic departments, the creation of enabling resources in QI/PS, and the expansion of rigorous training programs in change management and in improvement and implementation sciences. Professional organizations, health systems, medical schools, and academic departments should recognize successful QI/PS work with awards and promotions. Individual faculty members should expand their collaborative networks, consider the generalizability and scholarly impact of their efforts when designing QI/PS initiatives, and benchmark the outcomes of their performance. Appointments and promotions committees should work proactively with department and QI/PS leaders to ensure that outstanding achievement in QI/PS is defined and recognized. As with the development of physician-investigators and clinician-educators, departments and health systems need a comprehensive approach to support and recognize the contributions of faculty working in QI/PS to meet the considerable needs and opportunities in health care.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».