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Enregistrement W2917958688 · doi:10.1136/bmjopen-2018-023511

Experiential knowledge of risk and support factors for physician performance in Canada: a qualitative study

2019· article· en· W2917958688 sur OpenAlexaffabout
Nicole Kain, Kathryn Hodwitz, Wendy Yen, Nigel Ashworth

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensCollege of Physicians and Surgeons of OntarioUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineDiversity (politics)Qualitative researchQuality managementMedical educationExperiential learningNursingPsychologyService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify, understand and explain potential risk and protective factors that may influence individual and physician group performance, by accessing the experiential knowledge of physician-assessors at three medical regulatory authorities (MRAs) in Canada. DESIGN: Qualitative analysis of physician-assessors' interview transcripts. Telephone or in-person interviews were audio-recorded on consent, and transcribed verbatim. Interview questions related to four topics: Definition/discussion of what makes a 'high-quality physician;' factors for individual physician performance; factors for group physician performance; and recommendations on how to support high-quality medical practice. A grounded-theory approach was used to analyse the data. SETTING: Three provinces (Alberta, Manitoba, Ontario) in Canada. PARTICIPANTS: Twenty-three (11 female, 12 male) physician-assessors from three MRAs in Canada (the College of Physicians & Surgeons of Alberta, the College of Physicians and Surgeons of Manitoba and the College of Physicians and Surgeons of Ontario). RESULTS: Participants outlined various protective factors for individual physician performance, including: being engaged in continuous quality improvement; having a support network of colleagues; working in a defined scope of practice; maintaining engagement in medicine; receiving regular feedback; and maintaining work-life balance. Individual risk factors included being money-oriented; having a high-volume practice; and practising in isolation. Group protective factors incorporated having regular communication among the group; effective collaboration; a shared philosophy of care; a diversity of physician perspectives; and appropriate practice management procedures. Group risk factors included: a lack of or ineffective communication/collaboration among the group; a group that doesn't empower change; or having one disruptive or 'risky' physician in the group. CONCLUSIONS: This is the first qualitative inquiry to explore the experiential knowledge of physician-assessors related to physician performance. By understanding the risk and support factors for both individual physicians and groups, MRAs will be better-equipped to tailor physician assessments and limited resources to support competence and enhance physician performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,390 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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