Student-led leadership training for undergraduate healthcare students
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Effective clinical leadership is crucial to avoid failings in the delivery of safe health care, particularly during a period of increasing scrutiny and cost-constraints for the National Health Service (NHS). However, there is a paucity of leadership training for health-care students, the future leaders of the NHS, which is due in part to overfilled curricula. The purpose of this study was to assess the impact of student-led leadership training for the benefit of fellow students. Design/methodology/approach To address this training gap, a group of multiprofessional students organised a series of large-group seminars and small-group workshops given by notable health-care leaders at a London university over the course of two consecutive years. Findings The majority of students had not previously received any formal exposure to leadership training. Feedback post-events were almost universally positive, though students expressed a preference for experiential teaching of leadership. Working with university faculty, an inaugural essay prize was founded and student members were given the opportunity to complete internships in real-life quality improvement projects. Originality/value Student-led teaching interventions in leadership can help to fill an unmet teaching need and help to better equip the next generation of health-care workers for future roles as leaders within the NHS.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».