Collaborating internationally on physician leadership education: first steps
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Physicians are often ill-equipped for the leadership activities their work demands. In part, this is due to a gap in traditional medical education. An emergent international network is developing a globally relevant leadership curriculum for postgraduate medical education. The purpose of this article is to share key learnings from this process to date. Design/methodology/approach The Toronto International Summit on Leadership Education for Physicians (TISLEP) was hosted by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada, and the University of Toronto's Faculty of Medicine and Institute of Health Policy, Management and Evaluation. Of 64 attendees from eight countries, 34 joined working groups to develop leadership competencies. The CanMEDS Competency Framework, stage of learner development and venue of learning formed the scaffold for the work. Emotional intelligence was selected as the topic to test the feasibility of fruitful international collaboration; results were presented at TISLEP 2015. Findings Dedicated international stakeholders engaged actively and constructively through defined working groups to develop a globally relevant, competency-based curriculum for physician leadership education. Eleven principles are recommended for consideration in physician leadership curriculum development. Defining common language and taxonomy is essential for a harmonized product. The importance of establishing an international network to support implementation, evaluation, sustainability and dissemination of the work was underscored. Originality/value International stakeholders are collaborating successfully on a graduated, competency-based leadership curriculum for postgraduate medical learners. The final product will be available for adaptation to local needs. An international physician leadership education network is being developed to support and expand the work underway.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».