Physician engagement in regularly scheduled rounds
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physician participation in regularly scheduled series (RSS), also known as grand rounds, was explored with a particular focus on physician perceptions about the elements that affected their engagement in RSS and the unanticipated benefits to RSS.
 Methods: A qualitative study using semi-structured interviews and thematic analysis examined physicians’ perception of their knowledge and educational needs and the factors that contributed to engagement in their local hospital RSS.
 Results: Physician engagement in RSS was affected by four major themes: Features that Affect the RSS’ Quality; Collegial Interactions; Perceived Outcomes of RSS; and Barriers to participation in RSS. Features that Affect RSS’ Quality were specific modifiable features that impacted the perceived quality of the RSS. Collegial Interactions were interactions that occurred between colleagues directly or indirectly as a result of attending RSS. Outcomes of RSS were specific outcome measures used in RSS sessions. Barriers were seen as reasons why physicians were unwilling or unable to participate in RSS. All of the elements identified within the four themes contributed to the development of physician engagement. Physicians also identified changes directly and indirectly due to RSS.
 Discussion: Specific features of RSS result in enhanced physician engagement. There are benefits that may not be accounted for in continuing medical education (CME) outcome study designs
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».