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Enregistrement W3091786112 · doi:10.1136/bmjqs-2020-010887

A realist synthesis of quality improvement curricula in undergraduate and postgraduate medical education: what works, for whom, and in what contexts?

2020· review· en· W3091786112 sur OpenAlexaff
Allison Brown, Kyle Lafreniere, David Freedman, Aditya Nidumolu, Matthew Mancuso, Kent G. Hecker, Aliya Kassam

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie UniversityFoothills Medical CentreUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMentorshipMedical educationMedicineCompetence (human resources)Quality (philosophy)Experiential learningPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the integration of quality improvement (QI) into competency-based models of physician training, there is an increasing requirement for medical students and residents to demonstrate competence in QI. There may be factors that commonly facilitate or inhibit the desired outcomes of QI curricula in undergraduate and postgraduate medical education. The purpose of this review was to synthesise attributes of QI curricula in undergraduate and postgraduate medical education associated with curricular outcomes. METHODS: A realist synthesis of peer-reviewed and grey literature was conducted to identify the common contexts, mechanisms, and outcomes of QI curricula in undergraduate and postgraduate medical education in order to develop a programme theory to articulate what works, for whom, and in what contexts. RESULTS: 18854 records underwent title and abstract screening, full texts of 609 records were appraised for eligibility, data were extracted from 358 studies, and 218 studies were included in the development and refinement of the final programme theory. Contexts included curricular strategies, levels of training, clinical settings, and organisational culture. Mechanisms were identified within the overall QI curricula itself (eg, clear expectations and deliverables, and protected time), in the didactic components (ie, content delivery strategies), and within the experiential components (eg, topic selection strategies, working with others, and mentorship). Mechanisms were often associated with certain contexts to promote educational and clinical outcomes. CONCLUSION: This research describes the various pedagogical strategies for teaching QI to medical learners and highlights the contexts and mechanisms that could potentially account for differences in educational and clinical outcomes of QI curricula. Educators may benefit from considering these contexts and mechanisms in the design and implementation of QI curricula to optimise the outcomes of training in this competency area.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,400 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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