Development and implementation of a postgraduate medical education-wide initiative in quality improvement and patient safety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality improvement and patient safety (QIPS) have been assigned a higher profile in CanMEDS 2015, CanMEDS-Family Medicine 2017 and new accreditation standards, prompting an initiative at Dalhousie University to create a vision for integrating QIPS into postgraduate medical education. OBJECTIVE: The purpose of this study is to describe the implementation of a QIPS strategy across residency education at Dalhousie University. METHODS: A QIPS task force was formed, and a literature review and needs assessment survey were completed. A needs assessment survey was distributed to all Dalhousie residency programme directors. 12 programme directors were interviewed individually to collect additional feedback. The results were used to develop a 'road map' of recommendations with a graduated timeline. RESULTS: A task force report was released in February 2018. 46 recommendations were developed with a timeframe and responsible party identified for each. Implementation of the QIPS strategy is underway, and evaluation and challenges faced will be described. CONCLUSIONS: We have developed a multiyear strategy that is available to provide guidance and support to all programmes in QIPS. The development and implementation of this QIPS framework may serve as a template for other institutions who seek to integrate these competencies into residency training.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».