Leadership Development Programs for Radiology Residents: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Leadership development has become increasingly important in medical education, including postgraduate training in the specialty of radiology. Since leadership skills may be acquired, there is a need to establish leadership education in radiology residency training. However, there is a paucity of literature examining the design, delivery, and evaluation of such programs. The purpose of this study is to collate and characterize leadership training programs across postgraduate radiology residencies found in the literature. METHODS: A scoping review was conducted. Relevant articles were identified through a search of Ovid MEDLINE, Ovid EMBASE, Cochrane, PubMed, Scopus, and ERIC databases from inception until June 22, 2020. English-language studies characterizing leadership training programs offered during postgraduate radiology residency were included. A search of the grey literature was completed via a web-based search for target programs within North America. RESULTS: The literature search yielded 1168 citations, with 6 studies meeting inclusion criteria. Four studies were prospective case series and two were retrospective. There was heterogeneity regarding program structure, content, teaching methodology, and evaluation design. All programs were located in the United States. Outcome metrics and success of the programs was variably reported, with a mix of online and in person feedback used. The grey literature search revealed 3 American-based programs specifically catered to radiology residents, and none within Canada. CONCLUSION: The review highlighted a paucity of published literature describing leadership development efforts within radiology residency programs. The heterogeneity of programs highlighted the need for guidance from regulatory bodies regarding delivery of leadership curricula.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».