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Enregistrement W4407929411 · doi:10.1177/23821205251315624

A Complex Adaptive Systems Approach to Health Professions Education Transformation: The Case of the University of Missouri-Columbia School of Medicine and an Integrated Quality Improvement-Interprofessional Collaborative Practice Curriculum

2025· article· en· W4407929411 sur OpenAlexaff
Katherine Stevenson, Marcel D’Eon, Linda A. Headrick, Boel Andersson Gäre

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Education and Curricular Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFuturum - Akademin för Hälsa och Vård, Region Jönköpings länsSchool of Medicine, University of Missouri
Mots-clésCurriculumTransformational leadershipSensemakingSystems thinkingMedical educationSociologyPedagogyKnowledge managementMedicineComputer sciencePublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In 2003, the University of Missouri-Columbia School of Medicine (MU SOM) initiated an integrated quality improvement-interprofessional collaborative practice (QI-ICP) curriculum as part of a larger curriculum renewal process. While exploring a different case study focused on the content of the curriculum, investigators became intrigued by MU SOM's approach to change, specifically, how complex adaptive systems (CAS) thinking may have supported sustained transformational change in curriculum across multiple health professions programs. The primary aim of this study was to elucidate the aspects of MU's experience with transformation that were grounded in CAS. A secondary aim was to explore the usefulness of a CAS-based management framework for organizational transformation using the case of curricular transformation in health professions education at MU. METHODS: Data collection involved interviews, with twelve faculty from a variety of programs, and document analysis, including previously published papers and gray literature (websites, organizational charts and planning documents, and faculty development materials). RESULTS: Using abductive analysis, we found that leadership in the health professions programs at MU, informed by earlier learning about organizational sensemaking and CAS theory, addressed all 9 of the characteristics of CAS presented in the initial framework. Additionally, systematic combining revealed the need to adjust the framework to ensure applicability to health professions education. The analysis of MU's experience also offered key insights into how that transformation happened in practice. The CAS framework adjustments make explicit the importance of common purpose and the concept of leadership as an emergent event and make it easier to apply the framework to a broader set of organizational contexts, including health professions education. CONCLUSION: The use of the adjusted framework, informed by insights from this specific case, may help health professions education programs evaluate past change efforts or plan for future change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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