Competencies physicians need to lead – a Canadian case
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Emerging evidence correlates increased physician leadership effectiveness with improved patient and healthcare system outcomes. To maximize this benefit, it is critical to understand current physician leadership needs. The purpose of this study is to understand, through physicians' self-reporting, their own and others' most effective and weakest leadership skills in relation to the LEADS leadership capabilities framework. Design/methodology/approach The authors surveyed 209 Canadian physician leaders about their perceptions of their own and other physicians' leadership abilities. Thematic analysis was used, and the results were coded deductively into the five LEADS categories, and new categories emerging from inductive coding were added. Findings The authors found that leaders need more skills in the areas of Engage Others and Lead Self, and an emergent category of Business Skills, which includes financial competency, budgeting, facilitation, etc. Further, Achieve Results, Develop Coalitions and Systems Transformation are skills least reported as needed in both self and others. Originality/value The authors conclude that LEADS, in its current form, has a gap in the competencies prescribed, namely, "Business Skills". They recommend the development of a more comprehensive LEADS framework that includes such skills as financial literacy/competency, budgeting, facilitation, etc. The authors also found that certain dimensions of LEADS are being overlooked by physicians in terms of importance (Systems Transformation, Achieve Results, Develop Coalitions), and this warrants greater investigation into the reasons why these skills are not as important as the others (Engage Others and Lead Self).
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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 | 0,001 | 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 ».