Teaching communications skills to medical students: Introducing the fine art of medical practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Like many other people based professions, communications skills are essential to medical practice also. Traditional medical teaching in India does not address communication skills which are most essential in dealing with patients. Communication skills can be taught to medical students to increase clinical competence. OBJECTIVE: To teach basic communication and counseling skills to fourth-year undergraduate students to increase their clinical competence. METHODOLOGY: A total of 48, fourth-year MBBS students participated in the study. They were given training in basic communication and counseling skills and taught the patient interview technique according to Calgary-Cambridge guide format. Improvement in communication was assessed by change in pre- and post-training multiple choice questions, clinical patient examination, and Standardized Patient Satisfaction Questionnaire (SPSQ) scores. RESULTS AND ANALYSIS: About 88% of the students in the sample were convinced of the importance of learning communication skills for effective practice. Almost 90% students were communicating better after training, as tested by improved SPSQ. As judged by Communication Skill Attitude Scale, student's positive attitude toward learning communication skill indicated that there is a necessity of communication skill training during undergraduate years. CONCLUSION: The ability to communicate effectively is a core competency for medical practitioners. Inculcating habits of good communications skill during formative years will help the medical students and future practitioners. Regular courses on effective communication should be included in the medical school curriculum.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».