Investigating physician leadership competencies in rural and remote areas of the province of Aceh, Indonesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: Globally, the most rural healthcare systems are lagging behind those of urban healthcare systems. Especially in rural and remote areas, the essential resources to provide principal health services are inadequate. It is purported that physicians have an important role in healthcare systems. Unfortunately, there is a paucity of studies on physician leadership development in Asia, especially on how to enhance physician leadership competencies in rural and remote low-resource settings. This study aimed to investigate doctors' perceptions of existing and needed physician leadership competencies based on their experiences in primary care settings in low-resource rural and remote areas are in Indonesia. METHODS: We performed a qualitative study with a phenomenological approach. Eighteen primary care doctors, who worked in rural and remote areas of Aceh, Indonesia, purposively selected, were interviewed. Prior to the interview, participants were asked to select the top-five skills they deemed most essential for their work based on the five domains of the 'Lead Self', 'Engage Others', 'Achieve Results', 'Develop Coalitions' and 'Systems Transformation' (LEADS) framework. We then performed a thematic analysis of the interview transcripts. RESULTS: We identified the following qualities a good physician leader in low-resource rural and remote settings should possess: (1) cultural sensitivity skills; (2) a strong character that includes courage and determination; and (3) creativity and flexibility skills. CONCLUSIONS: Local cultural and infrastructural factors create a need for several different competencies within the LEADS framework. A profound amount of cultural sensitivity was considered the most important in addition to the ability to be resilient, versatile and ready for creative problem-solving.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle