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Enregistrement W2791324599 · doi:10.26719/2018.24.9.855

Perceived healthcare workforce needs in Lebanon: a step towards informed human resources planning and professional development

2018· article· en· W2791324599 sur OpenAlexaff
Mirou Jaana, Michel Majdalani, Haitham Tamim, Rita Rahbany

Notice bibliographique

RevueEastern Mediterranean Health Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCompetency Development and Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesLebanese American University
Mots-clésWorkforceHealth careDelphi methodWorkforce planningHuman resourcesWorkforce developmentCurriculumBusinessNursingMedical educationMedicinePublic relationsPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research in various countries has previously investigated the competencies required for effective management of health care organizations. Yet, limited information is available on the skills and knowledge areas, which are currently lacking among the healthcare workforce employed in environments with limited resources. AIMS: The aim of this study was to assess the perceived healthcare workforce needs at the management and clinical/practice levels in Lebanon. METHODS: We conducted an exploratory Delphi study involving two panels of health care professionals and a nationwide survey of hospital directors to assess the skills needed and the healthcare occupations and specialties that are limited. RESULTS: Based on the Delphi study, the top five needed skills/knowledge areas were: professionalism, ethics, quality management and improvement, strategic planning, and communication. The need for information management and technology skills was reported by more than 50% of urban hospitals, and highlighted by the two panels in the Delphi study. Healthcare professionals reported willingness to take continuing education courses. Hospitals further indicated the availability of financial support and willingness to collaborate with educational institutions for employee training and continuing education. CONCLUSIONS: Our findings set the ground for future research investigating healthcare workforce issues in Lebanon and support evidence-based planning for health human resources. They may inform the development of national and local policies in the country, which address the human resources needs of the health care system to meet regional and national demands. Universities, professional syndicates, and nongovernmental organizations may leverage these findings to develop continuing education training and diplomas incorporating the competencies critical for the healthcare workforce.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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