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Enregistrement W2474688100 · doi:10.5430/jha.v5n5p30

Survey on academic medicine culture, enablers & barriers in a newly formed academic department in Singapore

2016· article· en· W2474688100 sur OpenAlexvenueno aff
Kok Hian Tan, Mor Jack Ng, Wan Shi Tey, Hak Koon Tan, Bernard Su Min Chern

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingLikert scaleMedical educationAcademic yearOrganizational cultureTeamworkMedical laboratoryAcademic medicineMedicineAcademic departmentPsychologyHigher educationManagementNursingPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: A positive culture of academic medicine is important for improving healthcare, research and medical education. This study seeks to assess academic medicine culture, enablers and barriers with a multi-dimensional structured survey, in a newly formed academic department from the perspectives of faculty and staff.Methods: Thirteen dimensions relating to academic medicine culture were identified after focused group discussions. Each dimension contains four relevant questions with answers on a 5-point Likert scale. This web-based questionnaire survey was conducted for senior and junior physicians within SingHealth Duke-NUS Obstetrics & Gynecology (OBGYN) academic department in 2011. This unit was started within the academic medical centre formed by SingHealth, and Duke-NUS which is a medical school jointly established by Duke University and National University of Singapore (NUS). Gaps were identified and addressed with various initiatives. A second survey in 2012 and a third survey in 2013 were conducted to assess the change in culture.Results: In the first survey, the top three favorable dimensions (highest percentage of composite positive response) were: Supervisor and Departmental Support for Academic Medicine (64.0%); Academic Faculty Development (57.9%); and Communications & Feedbacks on Academic Medicine (57.3%). The bottom three dimensions which were areas for improvements were: Academic Clinical Staffing Issue (23.8%); Relating Clinical Service to Research & Education (33.2%); and Academic Teamwork across Institutions (36.3%). In the second survey, there was overall improvement for 12 of the 13 dimensions. In the third survey, there was overall improvement for all the 13 dimensions compared to the first survey.Conclusions: There were positive changes, likely contributed by initiatives within the department to engage staff and to address gaps in various aspects of academic medicine culture.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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