Recruiting and Training a Health Professions Workforce to Meet the Needs of Tomorrow’s Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
The quality of any health care system depends on the caliber, enthusiasm, and diversity of the workforce. Yet, workforce research often focuses on the number and type of health professionals needed and anticipated shortages compared with anticipated needs. These projections do not address whether the workforce will have the requisite social, intellectual, cultural, and emotional capital needed to deliver care in an increasingly complex health care system.Building a workforce that can deliver care in such a system begins by recruiting individuals with the requisite knowledge, skills, and attributes. To address this and other workforce needs, the authors argue that health professions education programs must make purposeful changes to their admissions criteria, such as focusing on emotional intelligence and diversity and recruiting students from the communities where they will return to work; partner with communities; ensure that accreditation systems support these goals of fostering diversity; recruit students who can bridge the gap between public health and health care; and invest in health professions education research.In this article, they contemplate how health professions education programs can recruit and educate talented health professionals to create a high-performing workforce that is capable of serving in the complex health care system of tomorrow. They provide examples of successful programs to highlight the potential effects of their recommendations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».