Leadership knowledge and behaviours: outcomes of a full-day leadership workshop focusing on personal growth in foundation doctors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective clinical leadership is required at every level, including in Foundation doctors. Most leadership programmes neglect self-awareness and personal growth aspects of leadership training. We modified the Basildon Leadership Hub to focus on these aspects and evaluated the new programme. METHODS: Large group sessions were led by speakers with varied leadership roles, interspersed by breakout sessions incorporating experiential and reflective learning. Attendees answered anonymous surveys before, immediately after, and 2 months after the workshop, with 5-point Likert-scale responses (1=strongly disagree to 5=strongly agree) designed around reaction, knowledge and behaviour levels of evaluation. We assessed differences in median responses using the Mann-Whitney U test with Bonferroni-Holm correction. RESULTS: The full-day workshop was attended by 27 trainees, 93% of whom considered it enjoyable and relevant. Attendees agreed more strongly to the statements 'I am a leader' and 'I know how I can demonstrate and develop my own leadership knowledge, skills and behaviours' in postcourse versus precourse surveys (p<0.001). The follow-up survey had a poor response rate of 26% with non-significant differences. CONCLUSION: A full-day leadership workshop for Foundation doctors focusing on personal growth resulted in improvement in self-assessed precourse and postcourse knowledge and attitudes; however, poor follow-up response rate limited demonstration of sustained outcomes or changes in behaviour.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».