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 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 | 0,068 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».