How Can We Raise Awareness of Physician’s Needs in Order to Increase Adherence to Management and Leadership Training?
Notice bibliographique
Résumé
Due to the increasing complexity of medical education and practice, the training of healthcare professionals for leadership and management roles and responsibilities has become increasingly important. But gaps in physician leadership and management skills have been identified across a broad range of organizational and geographic settings. Many clinicians are inadequately prepared to meet their day-to-day clinical leadership responsibilities. Simultaneously, physicians' leadership and management skills play a central role and yield superior outcomes for patients and health care delivery organizations. Currently, there is a tremendous variability in the amount of time, structure and resources dedicated to leadership/management training for physicians. Physicians who have completed such trainings seem to be pleased with the outcome. However, only a limited number of physicians enroll in these types of trainings. Several reasons can explain this fact, but it seems crucial to investigate what could increase the involvement of medical leaders and managers in these training programs. This paper offers a framework for addressing the barriers to training commitment and for designing initial training interventions for physicians. This framework is rooted in two well-known theoretical models used in social sciences. It aims to promote self-assessed knowledge and expertise amongst physicians about to embrace leader/manager careers. By developing the ability to explore and be curious about one's own experience and actions, physicians may suddenly open up the possibilities of purposeful learning. The process we describe in this paper may be an essential step in fostering the involvement of physicians in leadership and management training processes. And this is essential to contribute to the advancement of medical discipline.
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 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 | 0,009 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».