Notice bibliographique
Résumé
Problem: Training healthcare professionals in Quality Improvement (QI) has been highlighted as a potential strategy to reduce the prevalence of error and harm in healthcare. As a result, various health professions education programs have integrated QI into the competency frameworks that inform the core curriculum, including those used in the training of medical doctors. However, QI has been integrated, emphasized, and taught to medical trainees (i.e., medical students and residents) in a variety of ways across countries, programs, and stages of training. As contemporary medical education increasingly adapts outcomes-oriented, competency-based models of training, medical trainees may be required to demonstrate competency in QI during their training. Method of Study: This research considered how best to train future physicians in QI during their core medical training. First, methods for examining complex social phenomena were analyzed through a thought experiment exploring the methodological intersections of realist inquiry (RI) with structural equation modelling (SEM). Next, a realist synthesis examined the literature for teaching QI at the undergraduate and postgraduate levels of medical training. This generated an explanatory program theory that highlighted common associations between contexts, mechanisms, and outcomes of QI training in undergraduate and postgraduate medical training. Finally, a collective case study of four postgraduate programs at the University of Calgary examined how residents learned about QI during their training using four data sources. The combinations of RI and SEM were re-visited and operationalized as the program theory informed the specification of structural models using the quantitative data in the case study. This resulted in a novel, realist-informed SEM that statistically modelled elements associated with resident self-assessments of QI knowledge, skills, and attitudes. Conclusions: Explicit training in QI might ensure that all physicians enter practice equipped with the fundamental knowledge and skills to not only recognize areas for improvement, but implement sustainable solutions that improve the quality and safety of care. The conscientious design of QI curricula in the core medical curriculum that considers integrating features commonly associated with successful QI curricula may be beneficial to optimize training in this domain, and ultimately, catalyze the development of QI competencies amongst future physicians.
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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 | 0,046 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».