Challenges in Translation: Lessons from Using Business Pedagogy to Teach Leadership in Undergraduate Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Problem: Leadership is increasingly recognized as a core physician competency required for quality patient care, continual system improvement, and optimal healthcare team performance. Consequently, integration of leadership into medical school curriculum is becoming a priority. This raises the question of the appropriate context, timing, and pedagogy for conveying this competency to medical students.\nIntervention: Our program introduced a 1-week leadership course grounded in business pedagogy to Year 1 medical students. The curriculum centred on four themes: (a) Understanding Change, (b) Effective Teamwork, (c) Leading in Patient Safety, and (d) Leadership in Action. Post-curriculum qualitative student feedback was analyzed for insight into student satisfaction and attitude towards the leadership course content.\nContext: The Undergraduate Medical Education program of the Schulich School of Medicine & Dentistry, Western University, is delivered over 4 years across 2 campuses in London and Windsor, Ontario, Canada. Course structure moved from traditional passive lectures to established business pedagogy, which involves active engagement in modules, case-based discussions, insights from guest speakers, and personal reflection.\nOutcome: A student-led survey evaluated student opinion regarding the leadership course content. Students valued career development reading materials and insights from guest speakers working in healthcare teams. Students did not relate to messages from speakers in senior healthcare leadership positions. Course scheduling late in the second semester was viewed negatively. Overall student opinion suggested that the 1-week course was suboptimal for establishing leadership principles and translated business pedagogy was ineffective in this context.\nLessons Learned: Leadership curriculum in Undergraduate Medical Education should be grounded in a healthcare context relevant to the student's stage of training. Student engagement may be better supported if leadership is framed as a competency throughout their career. Schools considering such innovations could draw lessons from other professional schools and utilize material and faculty that resonate with students.
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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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».