Assessment of First-year Veterinary Students' Communication Skills Using an Objective Structured Clinical Examination: The Importance of Context
Notice bibliographique
Résumé
Communication skills are considered to be a core clinical skill in veterinary medicine and essential for practice success, including outcomes of care for patients and clients. While veterinary schools include communication skills training in their programs, there is minimal knowledge on how best to assess communication competence throughout the undergraduate program. The purpose of this study was to further our understanding of the reliability, utility, and suitability of a communication skills Objective Structured Clinical Examination (OSCE). Specifically we wanted to (1) identify the greatest source of variability (student, rater, station, and track) within a first-year, four station OSCE using exam scores and scores from videotape review by two trained raters, and (2) determine the effect of different stations on students' communication skills performance. Reliability of the scores from both the exam data and the two expert raters was 0.50 and 0.46 respectively, with the greatest amount of variance attributable to student by station. The percentage of variance due to raters in the exam data was 16.35%, whereas the percentage of variance for the two expert raters was 0%. These results have three important implications. First, the results reinforce the need for communication educators to emphasize that use of communication skills is moderated by the context of the clinical interaction. Second, by increasing rater training the amount of error in the scores due to raters can be reduced and inter-rater reliability increases. Third, the communication assessment method (in this case the OSCE checklist) should be built purposefully, taking into consideration the context of the case.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».