Evidence-based Medical Leadership Development: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
1Alexander Mafi, 2Oscar Lyons, 3Robynne George, 4Joao Galante, 5Thomas Fordwoh, 6Jan Frich,7Jaason Geerts 1University of Oxford, UK, 2University of Oxford, UK, 3Royal United Hospital Bath NHS Trust,4Oxford University Hospitals NHS Trust, UK, 5University of Oxford, UK, 6University of Oslo,Norway, 7Canadian College of Health Leaders, Ottawa, Canada Health systems invest significant resources in leadership development for physicians and other health professionals. Competent leadership is considered vital for maintaining and improving quality and patient safety. We carried out this systematic review to synthesise new empirical evidence regarding medical leadership development programme factors which are associated with outcomes at the clinical and organisational levels. 117 studies were included in this systematic review. 28 studies met criteria for higher reliability studies. The median critical appraisal score according to the Medical Education Research Study Quality Instrument for quantitative studies was 8.5/18 and the median critical appraisal score according to the Jonna Briggs Institute checklist for qualitative studies was 3/10. There were recurring causes of low study quality scores related to study design, data analysis and reporting. There was considerable heterogeneity in intervention design and evaluation design. Programmes with internal or mixed faculty were significantly more likely to report organisational outcomes than programmes with external faculty only (p=0.049). Project work and mentoring increased the likelihood of organisational outcomes. No leadership development content area was particularly associated with organisational outcomes. In leadership development programmes in healthcare, external faculty should be used to supplement in-house faculty and not be a replacement for in-house expertise. To facilitate organisational outcomes, interventions should include project work and mentoring. Educational methods appear to be more important for organisational outcomes than specific curriculum content. Improving evaluation design will allow educators and evaluators to more effectively understand factors which are reliably associated with organisational outcomes of leadership development.
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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 | 0,022 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».