Medical leadership competencies for physicians: a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The concept of 'medical leadership' has emerged as a critical issue in healthcare, prompting numerous countries to adopt measures toward enhancing leadership competency among physicians. This includes the development of medical leadership competency models. This scoping review aims to map and systematise the existing literature on generalised medical leadership competency models and context-specific leadership competencies for physicians, providing a comprehensive framework for future research. METHODS: This study followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for the scoping review framework. A comprehensive search was conducted across peer-reviewed academic databases and grey literature sources. RESULTS: 16 generalised medical leadership models and 13 context-specific competency studies were identified. While most models have been developed in North America and Europe, context-specific competency studies have expanded globally. Frequency analysis highlights the significant influence and application of medical leadership competency models from the UK, the USA, Canada and Switzerland. CONCLUSION: A comparative analysis across countries emphasises the importance of considering contextual and cultural factors when developing and implementing medical leadership competencies. Over the last three decades, medical competency development has reflected a shift towards collective leadership within healthcare, with a focus on team-based, patient-centred approaches in the increasingly complex healthcare systems. Additionally, there is a growing need for competencies that address emerging challenges in healthcare, such as cultural sensitivity, crisis management, business skills and digital literacy.
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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 | 0,040 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».