Why we need to teach leadership skills to medical \nstudents: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
Health system reform models since the early 1990s have recommended leadership training for medical students, graduates and health workers. Clinicians often have leadership roles thrust on them early in their postgraduate career. Those who are not well trained in leadership and the knowledge that comes with leadership skills may struggle with the role, which can impact patient safety and create unhealthy working environments. While there is some literature published in this area, there appears to be little formal evaluation of the teaching of leadership, with scarcely any discussion about the need to do so in the future. There are clear gaps in the research evidence of how to teach and assess medical leadership teaching. In this paper, three leadership frameworks from Australia, Canada and the UK are compared in terms of leadership capabilities for a global view of medical leadership training opportunities. A literature review of the teaching, assessment and evaluation of leadership education in medical schools in Australia, the UK and America is also discussed and gaps are identified. This paper calls for an education shift to consider practical health system challenges, citing the mounting evidence that health system reform will require the teaching and rigorous evaluation of leadership methods. Opportunities for teaching leadership in the curricula are identified, as well as how to transform leadership education to include knowledge and practice so that students have leadership skills they can use from the time they graduate.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,008 |
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 ».