Harnessing the Power of Residents as Change Agents in Quality Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Residency training represents a unique period when learners begin to personally experience the patient safety and quality-of-care issues that affect health care systems and increasingly take responsibility to address them. Their integration into the clinical workflow in clinics, wards, and operating rooms positions them perfectly to observe and characterize the underlying processes that contribute to patient safety and health care quality problems. Residents' practices and perspectives are less entrenched than those of their faculty counterparts, which enables them to offer fresh ideas on the quality improvement (QI) process. Their creativity and ingenuity serve as assets when coming up with new and innovative changes to test using rapid change cycles. As such, they are ideally suited to serve as health systems change agents. Training programs and clinical institutions typically see residents as frontline care providers whose primary role is to treat the patient in front of them. Yet, by enabling residents to "treat the system" through QI work, they can take on the role of residents as change agents, which has the potential to have long-lasting effects on patient care on a much wider scale. However, training programs must do more than simply harness residents' enthusiasm and root them on from the sidelines. Instead, they must create an environment that is conducive to successfully implementing changes at the curricular, institutional, and health systems levels.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».