Clinicians’ perspectives on quality: do they match accreditation standards?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality of training is determined through programs' compliance with accreditation standards, often set for a number of years. However, perspectives on quality of training within these standards may differ from the clinicians' perspectives on quality of training. Knowledge on how standards relate to clinicians' perspectives on quality of training is currently lacking yet is expected to lead to improved accreditation design. METHODS: This qualitative study design was based on a case-study research approach. We analyzed accreditation standards and conducted 29 interviews with accreditors, clinical supervisors and trainees across Australia and the Netherlands about the quality and accreditation of specialist medical training programs. The perspectives were coded and either if applicable compared to national accreditation standards of both jurisdictions, or thematized to the way stakeholders encounter accreditation standards in practice. RESULTS: There were two evident matches and four mismatches between the perspectives of clinicians and the accreditation standards. The matches are: (1) accreditation is necessary (2) trainees are the best source for quality measures. The mismatches are: (3) fundamental training aspects that accreditation standards do not capture: the balance between training and service provision, and trainee empowerment (4) using standards lack dynamism and (5) quality improvement; driven by standards or intrinsic motivation of healthcare professionals. CONCLUSION: In our Australian and Dutch health education cases accreditation is an accepted phenomenon which may be improved by trainee empowerment, a dynamic updating process of standards and by flexibility in its use.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 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 ».