Building on Existing Models from Human Medical Education to Develop a Communication Curriculum in Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Communication is a core clinical skill of veterinary medicine and one that needs to be taught and learned to the same degree as other clinical skills. To provide this education and essential expertise, veterinary schools in many countries, especially including North America, the United Kingdom, and Australia, have begun to develop programs and communication curricula. Human medical education, however, has 30 years' experience in developing communication curricula, and is thus an excellent resource upon which veterinary educators can build and shape their own communication programs. This article describes a skills-based communication course that has been successfully implemented for veterinary medical education at Ontario Veterinary College (OVC) and was based on the University of Calgary Faculty of Medicine's well-established program. The Calgary-Cambridge Guides and supporting textbooks provide the scaffolding for teaching, learning, and evaluation in both programs. Resources such as space and materials to support the OVC program were also patterned after Calgary's program. Communication skills, and the methods for teaching and learning them, are equally applicable for the needs of both human medicine and veterinary medicine. The research evidence from human medicine is also very applicable for veterinary medicine and provides it the leverage it needs to move forward. With this extensive base available, veterinary medicine is in a position to move communication skills training forward rapidly.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».