A landscape analysis of leadership training in postgraduate medical education training programs at the University of Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing recognition of the importance of physician leadership in healthcare. At the same time, becoming an effective leader requires significant training. While educational opportunities for practicing physicians exist to develop their leadership skills, there is a paucity of leadership opportunities for post graduate trainees. In response to this gap, both the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada and the Association of Faculties of Medicine of Canada have recommended that leadership training be considered a focus in Post Graduate Medical Education (PGME). However, post-graduate leadership curricula and opportunities in PGME training programs in Canada are not well described. The goal of this study was to determine the motivation for PGME leadership training, the opportunities available, and educational barriers experienced by PGME programs at the University of Ottawa. METHODS: An electronic survey was distributed to all 70 PGME Program Directors (PDs) at the University of Ottawa. Two PDs were selected, based on strong leadership programs, for individual interviews. RESULTS: The survey response rate was 55.7%. Seventy-seven percent of responding PDs reported resident participation in leadership training as being "important," while only 37.8% of programs incorporated assessment of resident leadership knowledge and/or skills into their PGME program. Similarly, only 29.7% of responding residency programs offered chief resident leadership training. CONCLUSIONS: While there is strong recognition of the importance of training future physician leaders, the nature and design of PGME leadership training is highly variable. These data can be used to potentially inform future PGME leadership training curricula.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».