Leadership development programs for surgical residents: A narrative review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
While North American accreditation bodies have included leadership as a core competency for all clinicians, there remains a general lack of strategy and evidence on how surgical residents are expected to achieve that objective. This paper aimed to systematically review the current body of literature on leadership development programs (LDPs) for surgical residents. Articles pertaining to LDPs for surgical residents were identified through an electronic database search including Medline and EMBASE. Each LDP was stratified by setting, frequency, content, teaching methods, outcomes, and cross-referenced against national accreditation competencies. The Kirkpatrick model and Best Evidence Medical Education (BEME) scale were used to assess curriculum effectiveness and quality, respectively. Nine articles were selected for final review. Despite significant content variability, the most common topics included leadership theory (89%), and team building/ management (56%). Reported learning outcomes, measured primarily via surveys, included an improvement in understanding leadership (n = 4), communication skills (n = 3), and team building/management skills (n = 3). The overall effectiveness of each program was low, with 67% having a Kirkpatrick effectiveness score of 1, indicating only a change in learners’ attitudes. The highest BEME score, achieved by 56% of programs, was 3/5 (i.e., conclusions can probably be based on the results). Only 33% of studies (n = 3) framed outcomes in the context of national accreditation competencies. The current body of literature on leadership curricula for surgical residents is heterogeneous and limited in effectiveness and quality. Future programs should be rooted in leadership theory and national accreditation competencies.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».