MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6982251807

How Can We Raise Awareness of Physician’s Needs in Order to Increase Adherence to Management and Leadership Training?

2021· article· fr· W6982251807 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsHealth careShared leadershipOrder (exchange)Management developmentHealth professionalsLeadership styleHigher education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Christian Voirol, 1– 3 Marie-France Pelland, 2 Julie Lajeunesse, 2 Jean Pelletier, 2 Rejean Duplain, 4 Josee Dubois, 5 Silvy Lachance, 6 Carole Lambert, 5 Julia Sader, 7 Marie-Claude Audetat 2, 7, 8 1Haute Ecole Arc Santé, HES-SO University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland, Neuchâtel, Switzerland; 2Département de Médecine Familiale et de Médecine d’urgence, Faculté de Médecine, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada; 3Département de Psychologie, Faculté des Arts et des Sciences, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada; 4Academic Support, Campus de l’Université de Montréal en Mauricie, Trois-Rivières, Québec, Canada; 5Département de Radiologie, Radio-Oncologie et Médecine Nucléaire, Faculté de Médecine, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada; 6Département de Médecine, Faculté de Médecine, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada; 7Unité de Développement et de Recherche en Éducation Médicale (UDREM), Faculté de Médecine, Université de Genève, Genève, Switzerland; 8Institut Universitaire de Médecine de Famille et de l’Enfance (IuMFE), Faculté de Médecine, Université de Genève, Genève, SwitzerlandCorrespondence: Christian VoirolHE-Arc Santé, HES-SO University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland, Espace de l’Europe 11, Neuchâtel, 2000, SuisseTel +41 32 930 2554Fax +41 32 930 1213Email christian.voirol@he-arc.chAbstract: Due to the increasing complexity of medical education and practice, the training of healthcare professionals for leadership and management roles and responsibilities has become increasingly important. But gaps in physician leadership and management skills have been identified across a broad range of organizational and geographic settings. Many clinicians are inadequately prepared to meet their day-to-day clinical leadership responsibilities. Simultaneously, physicians’ leadership and management skills play a central role and yield superior outcomes for patients and health care delivery organizations. Currently, there is a tremendous variability in the amount of time, structure and resources dedicated to leadership/management training for physicians. Physicians who have completed such trainings seem to be pleased with the outcome. However, only a limited number of physicians enroll in these types of trainings. Several reasons can explain this fact, but it seems crucial to investigate what could increase the involvement of medical leaders and managers in these training programs. This paper offers a framework for addressing the barriers to training commitment and for designing initial training interventions for physicians. This framework is rooted in two well-known theoretical models used in social sciences. It aims to promote self-assessed knowledge and expertise amongst physicians about to embrace leader/manager careers. By developing the ability to explore and be curious about one’s own experience and actions, physicians may suddenly open up the possibilities of purposeful learning. The process we describe in this paper may be an essential step in fostering the involvement of physicians in leadership and management training processes. And this is essential to contribute to the advancement of medical discipline.Keywords: insight, self-consciousness, career path, assessment, training commitment, management, physicians, leadership

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,538
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,054 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)→Même sujetHealthcare professionals’ stress and burnout→Travaux en français237 207→