Medical students as agents of change: a qualitative exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence that medical students have the potential to actively initiate, lead and bring about change through quality improvement within healthcare organisations. For effective change to occur, it is important that students are introduced to, and exposed to the value and necessity of quality improvement early in their careers. The aim of this study was to explore the perspectives and experiences of medical students and their mentors after undertaking quality improvement projects within the healthcare setting, and if such practice-based experiences were an effective way of building improvement capacity and changing practice. METHODS: A qualitative interpretive description methodology, using focus groups with medical students and semi-structured interviews with academic and clinical mentors following completion of students' 4-week quality improvement projects was adopted. RESULTS: The findings indicate that there are a range of facilitators and barriers to undertaking and completing quality improvement projects in the clinical setting, such as time-scales, differing perspectives, roles and responsibilities between students and multidisciplinary healthcare professionals. CONCLUSIONS: This study has demonstrated that quality improvement experiential learning can develop knowledge and skills among medical students and transform attitudes towards quality improvement. Furthermore, it can also have a positive impact on clinical staff and healthcare organisations. Despite inherent challenges, undertaking quality improvement projects in clinical practice enhances knowledge, understanding and skills, and allows medical students to see themselves as important influencers of change as future doctors.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».