Can radiation oncologists learn to be better leaders? Outcomes of a pilot Foundations of Leadership in Radiation Oncology program for trainees delivered via personal electronic devices
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There has been no systematic attempt to enhance leadership capacity within radiation oncology as an integrated component of training. This pilot study examines an intervention to introduce basics of leadership learning to radiation oncology trainees. METHODS: A case-based learning tool was designed for delivery via trainees' personal electronic devices. Eight typical workplace case scenarios representing leadership challenges were followed by multiple choice questions, key learning points and hyperlinks to relevant resources. Cases were automatically sent every few days over 4 weeks and participants' responses anonymously collated by the delivery platform (QStream). In addition, an online survey was sent at completion of the program to capture trainees' perspectives on the utility of this tool. RESULTS: Thirty-seven of 45 (82%) trainees participated: 21 females and 16 males. Twenty-six of 37 (70%) starting the program completed it. Sixteen (62% of 'completers') responded to the post-program survey. Fourteen of 16 (87.5%) agreed to the program and helped them identify ways they were already exhibiting leadership. Eleven of 16 (68.8%) agreed they had acquired knowledge that could assist them in being better leaders. Fifteen of 16 said the program made them consider future leadership possibilities in radiation oncology. Fourteen of 15 enjoyed the digital format. Most suggestions for improvement linked to a desire for more interactivity in learning these skills. CONCLUSION: Piloting an online tool designed to introduce foundation leadership concepts to radiation oncology trainees has provided useful feedback to guide further development in this area. Although this method had high feasibility, it revealed the need for additional interactive methods for leadership learning.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».