Exploring medical students’ perspectives of physician leadership
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Leadership has been recognized as an important competency in medicine. Nevertheless, leadership curricula for Canadian medical students lacks standardization and may not be informed by medical students’ perspectives of physician leadership. The purpose of this study was to elicit these perspectives on physician leadership. Methods The present study utilized semi-structured interviews to ascertain the views of medical student participants, including students in their first, second and third years of medical school, on physician leadership. Interview questions were based on ‘the 3-C model’ of physician leadership, which includes three aspects of leadership, namely character, competence and commitment. The interviews were audio-recorded, transcribed and then coded using thematic analysis. Results The medical students of this study provided rich examples of resident and staff physicians demonstrating effective and ineffective leadership. The participants identified the importance of character to effective physician leadership, but some participants also described a feeling of disconnect with the relevance of character at their stage of training. When discussing physician competence, medical students described the importance of both medical expertise and transferable skills. Lastly, the leadership aspect of commitment was identified as being relevant, but medical students cautioned against the potential for physician burnout. The medical student participants’ suggestions for improved leadership development included increased experiences with examples of physician leadership, opportunities to engage in leadership and participation in reflection exercises. Conclusions Overall, the study participants demonstrated an appreciation for three aspects of leadership; character, competence and commitment. Furthermore, they also provided recommendations for the future design of medical leadership curricula.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,550 | 0,012 |
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 ».