Building successful and sustainable academic health science partnerships: exploring perspectives of hospital leaders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical work-based internships form a key component of health professions education. Integral to these internships, academic health science partnerships (AHSPs) exist between universities and teaching hospitals. Our qualitative descriptive study explored the perspectives of hospital leadership on AHSPs: what they are composed of, and the facilitators and barriers to establishing and sustaining these partnerships. METHODS: Fifteen individuals in a variety of hospital leadership positions were purposively sampled to participate in face-to-face interviews, after which a thematic analysis was conducted. RESULTS: Participants reported that healthcare and hospital infrastructure shapes and constrains the implementation of clinical education. The strength of the hospitals' relationship with the medical profession facilitated the partnership, however other health professions' partnerships were viewed less favourably. Participants emphasized the value of hospital leaders prioritizing education. Further, our findings highlighted that communication, collaboration, and involvement are considered as both facilitators and barriers to active engagement. Lastly, opportunities stemming from the partnership were identified as research, current best practice, improved patient care, and career development. CONCLUSION: Our study found that AHSPs involve the drive of the university and hospitals to gain valued capital, or opportunities. Reciprocal communication, collaboration, and involvement are modifiable components that are integral to optimizing AHSPs.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».