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Enregistrement W2922063900 · doi:10.1136/bmjqs-2018-008305

Measuring outcomes in quality improvement education: success is in the eye of the beholder

2019· letter· en· W2922063900 sur OpenAlexaff
Jennifer S. Myers, Brian M. Wong

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality managementQuality (philosophy)OptometryMedical educationOphthalmologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, quality improvement (QI) has gone from a secret skill expected only among trained staff in the quality office to a core competency for all health professionals.1–3 This expectation has generated new curricula which have introduced QI to a new generation of learners, but has also created some challenges for health professions educators.4–7 Identifying knowledgeable teachers, defining core content and securing time in the curriculum represent recurring issues, while emerging discussions now centre on how best to evaluate educational efforts in QI. It is here that we find ourselves at an impasse. In this issue of BMJ Quality and Safety, O’Leary and colleagues present their 5-year experience delivering an institutionally sponsored, team-based QI training programme which included attending physicians, residents and fellows and frontline interprofessional team members. They report on its impact on both learner outcomes and project outcomes.8 Their programme demonstrated improvements in participant knowledge, with 172 individuals comprising 32 teams reporting that they had applied their new knowledge and skills to improve clinical quality (87%) and implement QI interventions (62%) at 6 months. At 18 months, nearly half reported leading other QI projects (48%) and many had provided QI mentorship to others (41%). In addition to measuring these learner-focused outcomes, the authors summarise QI project outcomes at programme completion, 6 and 18 months. At one or more of these time points, 20 out of 32 projects (63%) had positive results, defined as showing improvement in one or more project measures without any measure declining in performance. This comprehensive programme evaluation, which includes both learner and project outcomes, provides a unique opportunity to reflect on the goals of QI education for the field of health professions education. Before reflecting on the goals of QI education specifically, it is important to review the yardstick by which best …

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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