The Application of Health Leadership Competencies Around the World to the Canadian Midwifery Profession: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To review and map the key leadership competencies and frameworks created by health care professionals and health leaders across the globe. To use the themes that emerge to create a new leadership framework for Canadian midwifery. Background: Effective leadership has a significant impact on health care outcomes. In an effort to describe effective leadership, many health professions and organizations are creating lists of competencies within leadership frameworks. Midwifery is a relatively young profession in Canada. To date there has been no published Canadian work on leadership or leadership frameworks. Midwifery has a vital role to play within health care but needs to grow in leadership knowledge and capacity. Methods: A scoping review was conducted using both a published literature search and a grey literature search. The published literature search was conducted using CINAHL and OVID, while the grey literature search included an online review of the websites of major health professions in Canada, the UK, the US, Ireland, Australia, and New Zealand. Results: Twenty-three articles met the inclusion criteria. Within the articles were 582 key competencies, organized into 133 separate themes. Thematic analysis of the competencies results in competencies falling into five major themes of leadership: self, patient/client care, team, organization, and health systems. Conclusion: A new framework was created using the emerging themes found in the scoping review: Leading Self, Leading the Team, Leading Client Care, Leading the Organization, and Leading Health Systems. This new framework was applied to the Canadian midwifery profession, using core midwifery documents. This scoping review can be used by Canadian midwifery organizations looking to create a leadership framework and by university midwifery programs as they look to incorporate leadership competencies into their curriculum. This article has been peer reviewed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,084 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».