A critical appraisal of professional competency frameworks: What guidance is provided for stroke rehabilitation clinicians managing ‘complexity’?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Given current health system trends, clinicians increasingly care for patients with complex care needs. There is a recognized lack of evidence to support clinician decision-making in these situations, as complex or multimorbid patients have been historically excluded from the types of research that inform clinical practice guidelines. However, expert clinicians at sites of excellence (e.g., Stroke Distinction sites) provide measurably excellent care. We sought to review profession-specific competency frameworks to locate information that may be supporting the development of clinician expertise when managing the care of patients with complex care needs. Methods: We conducted a review of the professional competency frameworks for core members of the inpatient stroke rehabilitation team, to determine the degree of guidance and/or preparation for the management of patients with complex care needs. We developed and applied an assessment rubric to locate references to patient complexity, multimorbidity and complexity theory. Results: Across the professional competency frameworks, there are some references to complexity at patient- and team-levels; there are fewer references to system-level complexity. We noted a lack of clear guidance for clinicians regarding the management of patients with complex care needs. Conclusion: Further research is needed to explore how clinicians develop expertise in the management of patients with complex care needs, as we noted minimal guidance in the professional competency frameworks. However, we suggest that integrating complexity-related language into professional competency frameworks could better prime novice clinicians for new learning in the workplace and ease their transition into working in a complex context.
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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 | 0,364 | 0,709 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».