Leadership development facilitated by the “sandwich” and related glaucoma fellowship programs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this paper is to evaluate leadership training in the Sandwich Glaucoma Fellowship (SGF), a program in which fellows learn skills in a developed world institution and their home country to become leaders in glaucoma care. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: This paper is a retrospective, qualitative and quantitative evaluation. Participants of the SGF between 2007 and 2019 were provided a survey eliciting demographic information, leadership training exposure, development of leadership competencies and feedback for the fellowship program. FINDINGS: Seven of nine alumni responded. The fellowship strongly impacted leadership competencies including integrity (8.8, 95% CI 7.8-9.8), work ethic (8.64, 95% CI 7.7-9.6) and empathy (8.6, 95% CI 7.7-9.5). A total of 85% of alumni indicated positive changes in their professional status and described an increasing role in mentorship of colleagues or residents as a result of new skills. Lack of formal leadership training was noted by three respondents. Informal mentorship equipped fellows practicing in regions of Sub Saharan Africa with competencies to rise in their own leadership and mentoring roles related to enhancing glaucoma management. Suggested higher-order learning objectives and a formal curriculum can be included to optimize leadership training catered to the individual fellow experience. ORIGINALITY/VALUE: Leadership is necessary in health care and specifically in the context of low- and middle-income countries to bring about sustainable developments. The SGF contains a unique "Sandwich" design, focusing on the acquisition of medical and leadership skills. This evaluation outlines successes and challenges of this, and similar fellowship programs. Other programs can use a similar model to promote the development of skills in partnership with the fellows' home country to strengthen health-care leaders.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle