Clinically Relevant Correlates of Accurate Perception of Patients’ Thoughts and Feelings
Notice bibliographique
Résumé
The goal was to explore the clinical relevance of accurate understanding of patients' thoughts and feelings. Between 2010 and 2012, four groups of participants (nursing students, medical students, internal medicine residents, and undergraduate students) took a test of accuracy in understanding the thoughts and feelings of patients who were videorecorded during their actual medical visits and who afterward reviewed their video to identify their thoughts and feelings as they occurred (Test of Accurate Perception of Patients' Affect, or TAPPA). Participants' accuracy scores were then correlated with participants' attitudes toward patient-centered care, clinical course background, recall of clinical conversation, evaluations of clinical performance made by preceptors, evaluations of interpersonal skill made by standardized patients in clinical encounters, and independent coding of behavior in a clinical encounter. Accuracy in understanding patients' thoughts and feelings was significantly correlated with nursing students' clinical course experience, clinicians' favorable attitudes to psychosocial discussion, standardized patients' evaluations of medical students' interpersonal skill, independent coding of medical students' patient-centered behavior while taking a social history, and undergraduates' more accurate recall of what an actor-physician said on video. Accuracy in perceiving patients' thoughts and feelings can be objectively measured and is a skill relevant to clinical performance.
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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 | 0,043 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».