Is postgraduate leadership education a match for the wicked problems of health systems leadership? A critical systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There have been a growing number of leadership education programs for physicians. However, debates about the value and efficacy of leadership education in medicine persist, and there are calls for systematic and critical perspectives on medical leadership development. Here, we review evidence on postgraduate leadership education and discuss findings in relation to contemporary evidence on leadership education and practice. METHOD: We searched multiple databases for papers on postgraduate leadership development programs, published in English between 2007 and 2017. We identified 4,691 papers; 31 papers met the full inclusion criteria. Data regarding curricular content and design, learner demographics, instructional methods, and learning outcomes were abstracted and synthesized. RESULTS: There was modest evidence for effectiveness of programs in influencing knowledge and skills gains in select domains. However, the conceptual underpinnings of the 'leadership' training delivered were often unclear. Contemporary theory and evidence on leadership practice was not widely incorporated in program design. Programs were almost exclusively uni-professional, focused on discrete skill development, and did not address systems-level leadership issues. Broader leadership capacity building strategies were underutilized. A new wave of longitudinal, integrated clinical and leadership programming is observed. CONCLUSIONS: Our findings raise questions about persistent preparation-practice gaps in leadership education in medicine. Leadership education needs to evolve to incorporate broader collective capacity building, as well as evidence-informed strategies for leadership development. Barriers to educational reform need to be identified and addressed as educators work to re-orientate education programs to better prepare budding physician leaders for the challenges of health system leadership.
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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 | 0,007 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».