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Enregistrement W3208866417 · doi:10.1093/pch/pxab061.095

117 Formal Leadership Teaching in Canadian Pediatric Residency Programs

2021· article· en· W3208866417 sur OpenAlexaffabout
David D’Arienzo, Mylène Dandavino

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCurriculumThematic analysisCompetence (human resources)DemographicsGraduate medical educationLeadership developmentEducational leadershipPsychologyMedicineQualitative researchPedagogyAccreditationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Medical Education Background Effective clinical leadership is known to improve clinical outcomes, health service delivery, effective resource allocation, and patient and staff satisfaction rates. Although it is well known that leadership skills can be taught and are necessary for all physicians, there are very few described residency-level structured leadership-training curricula. Yet, pediatric residency programs' Competence-By-Design (CBD) includes 19 stage-specific, leadership-focused Milestones, spanning 10 Entrustable Professional Activities (EPAs) that will need to be assessed. Objectives The purpose of this study was to map how leadership is formally taught in Canadian pediatric residency programs and to explore how leader-specific milestones and EPA are incorporated into programs’ training. Design/Methods Program Directors from all Canadian pediatric residency programs were invited to complete an online, anonymous survey, which was developed using the AMEE Seven-Step Survey Development guidelines. The survey explored demographics, teaching structure, teaching content and methods, assessment, and participants’ perspectives. Descriptive and thematic analyses were performed. Results Ten of the 17 pediatric programs directors responded to the survey. All program directors (n=10), stated that there is a need for mandatory, formal leadership teaching and formal leadership skills assessment for pediatric residents. Yet, half of respondents (n=5) reported no formal leadership teaching and residents' leadership skills are not formally assessed in three (of 10) pediatric residency programs. Additionally, none of the programs offers stage-specific leadership teaching. Of the programs that offer formal leadership teaching, four programs’ teachings are stand-alone courses, while one program has a longitudinal leadership curriculum. Only one program offers formal teachings on leader-related CBD EPAs and/ or Milestones. Seven programs formally assess residents’ leadership skills. Of these, four programs use a formal assessment tool, while three programs do not use any assessment tool. None of the programs utilizes a validated or published leadership skills assessment tool. Thematic analyses revealed that the common barriers to introducing a formal leadership curriculum include limited available time in residents’ teaching curriculum, lack of expertise and resources to teach leadership, and difficulty in assessing leadership skills. Conclusion Although residency programs identify leadership teaching and assessment as necessary, most pediatric residency programs lack formal leadership teaching and assessment. Additionally, no such teaching is stage-specific. Understanding the current state of programs’ leadership teaching will help better prepare programs for the integration of leadership milestones/ EPAs in the curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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