A framework for comparing video methods used to assess the clinical consultation: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Single-channel video is an established method for assessing clinical consultation in training general practitioners; however, it is hard to infer the body language of the doctor or how information in the consultation is being integrated into the medical record. A three-channel video was developed combining the conventional view with a camera looking at the doctor's facial expression and copying the video output from the monitor. However, the choice of three channels and camera angles selected has not been critically appraised. OBJECTIVE: To develop criteria for comparing single and multi-channel approaches to video recording of the consultation. METHODS: Single channel and three-channel recordings of simulated consultations were shown to a panel of 12 health professionals and interviews were conducted to gather their opinions on the level of information presented, quality and assessment. The transcripts were analysed thematically. RESULTS: It was found that in providing visual information the three-channel video was superior to the single channel video. The major elements needed for comparison of the two techniques would be the ability of the video to pick up quantifiable non-verbal communication of the doctor and the patient, and the ability to qualitatively and quantitatively reflect the use and impact of the computer on the consultation. The information provided by the three-channel video could be further classified to essential, desirable and redundant to guide the future development of the multi-channel video. CONCLUSIONS: Multi-channel methods should be able to capture the following information: body language and facial expression of doctor and patient; and how the doctor's knowledge and information collected in the consultation are synthesized into the medical record.
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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 | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».