MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2055781386 · doi:10.1016/j.pec.2014.03.005

Mandatory communication training of all employees with patient contact

2014· article· en· W2055781386 sur OpenAlexaboutno aff
Jette Ammentorp, Lars Toke Graugaard, Marianne Engelbrecht Lau, Troels Præst Andersen, Karin Waidtløw, Poul‐Erik Kofoed

Notice bibliographique

RevuePatient Education and Counseling · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSygehus Lillebælt
Mots-clésTraining (meteorology)MEDLINEPsychologyNursingMedical educationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: In 2010 a communication program that included mandatory communication skills training for all employees with patient contact was developed and launched at a large regional hospital in Denmark. OBJECTIVE: We describe the communication program, the implementation process, and the initial assessment of the process to date. METHOD: The cornerstone of the program is a communication course based on the Calgary Cambridge Guide and on the experiences of several efficacy and effectiveness studies conducted at the same hospital. The specific elements of the program are described in steps and a preliminary assessment based on feedback from the departments will be presented. RESULTS: The elements of the communication program are as follows: (1) education of trainers; (2) courses for health professionals employed in clinical departments; (3) education of new staff; (4) courses for health professionals in service departments; and (5) maintenance of communication skills. Thus far, 70 of 86 staff have become certified trainers and 17 of 18 departments have been included in the program. CONCLUSION AND PRACTICE IMPLICATIONS: Even though the communication program is resource-intensive and competes with several other development projects in the clinical departments, the experiences of the staff and the managers are positive and the program continues as planned.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePatient Education and CounselingMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207