Critical route for development of medical student leadership competencies in 35 Pan American Health Organization member states: A scoping review and thematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Pan American Health Organization has been committed to training physicians in leadership competencies since 2008. However, four reviews on teaching leadership using competency-based education in undergraduate medical education (UME) identified only two of 35 MS: Canada and the USA. Previous reviews did not use a systemic approach or qualitative methodology to explore factors influencing leadership education. Therefore, this review aims to identify facilitating and inhibiting factors in teaching leadership in UME using a scoping review and thematic analysis. Six databases containing grey and indexed literature in English, Spanish, and Portuguese were searched, including a hand search and authors' consultations. Forty-eight documents out of 7849 were selected based on eligibility criteria. Braun and Clarke's thematic analysis guide was used, identifying eight themes: curriculum, intended learning outcomes, teaching methods, assessment, addressing barriers, supporting organisational change, building networks, and developing expertise. Considering these themes, the authors propose a critical route for teaching leadership in UME in the Americas. First, institutional design should consider governance gaps, such as having national and international policies for leadership training in UME with inter-professional, trans-professional, and citizen-focused approaches. There is a pressing need to provide leadership training for physicians and other professionals from government, academia, non-governmental organisations, hospitals, and national and international organisations whose missions are related to health or education. Networking opportunities for stakeholders in leadership education and teacher training is also essential. Second, instructional design reveals knowledge-do gaps in member states (MS) when incorporating leadership into the medical curriculum. This includes using leadership frameworks, defining learning outcomes, and employing assessment and monitoring tools for leadership education. Mechanisms to reduce these gaps in MS include the Equator Network and Evidence-Informed Policy Networks fostering knowledge translation and governance.
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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 | 0,095 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».