A Master Class in Family Doctor Leadership: Evaluating an Innovative Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In family medicine, leadership is critical for health care delivery, advancing curricula, research, and quality improvement. Systematic reviews of leadership development programs in health care identify limitations, calling for innovative designs and rigorous assessment. Our objective was to evaluate the impact of applying master class principles to leadership development in academic family medicine. METHODS: We used mixed methods to assess the impact of an innovative master class program on 15 emerging leaders in a large academic department of family medicine. The program consisted of five sessions where family physician masters shared their wisdom, techniques, and feedback with promising leaders. Quantitative evaluation involved participants' ratings of each session's content and delivery using a 5-point Likert scale. We assessed postcourse semistructured interviews with participants qualitatively using descriptive thematic content analysis. RESULTS: Individual sessions were highly evaluated, with a combined mean of 4.82/5. Qualitative thematic analysis identified self-perceived increased effectiveness in leadership activities; increased confidence as a leader; increased motivation to be a leader; and perceptions of value from the program, contributing to what participants described as unexpected potential change within themselves. Themes related to effectiveness of the program were practical advice; networking; diverse topics; accessible speakers sharing personal stories; and small-group, informal, early-evening format. CONCLUSIONS: Master class concepts can be adapted to leadership development in academic family medicine, with evidence of early positive impact on participants' self-perception of leadership skills and confidence. Further research is warranted to assess organizational impact and applicability to other settings.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».