Establishing a National Quality Improvement Program for Nephrology Fellows: The Canadian Society of Nephrology Experience
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of program: In 2021, the Canadian Society of Nephrology (CSN) sent a needs assessment survey to nephrology residents, fellows, and program directors that identified a significant gap in Quality Improvement (QI) training. In response, the CSN's Quality Improvement and Implementation Science (CSN-QUIS) committee launched a national nephrology fellow QI curriculum in 2022. Methods: The program integrates online learning with interactive virtual didactic sessions, including participation in a longitudinal QI project that is presented at the CSN Annual General Meeting (CSN AGM). Key findings: Since inception, the program has expanded to 13 nephrology training programs, including both adult and pediatric sites. Forty-one fellows have completed the full curriculum, with 76 trainees having completed at least one year and presented work at the CSN AGM. Feedback from participants has been overwhelmingly positive, particularly regarding the interactive format, real-world applicability, and national networking opportunities. Continuous fine-tuning of the curriculum itself has occurred in parallel with refinements made to session content, project scheduling, and presentation format based on learner input. Limitations: Barriers such as limited local QI mentorship have been mitigated through virtual faculty pairing, and resources such as software access and publication support have been provided to encourage project success. Implications: Herein, we report the development and initial experience of this national initiative, demonstrating that a structured, collaborative, and distributed QI curriculum is feasible, effective, and scalable across Canada.
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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 | 0,028 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».