An Interprofessional Approach to Teaching Communication Skills
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent research suggests that effective interprofessional communication and collaboration can positively influence patient satisfaction and outcomes. Health professional communication skills do not necessarily improve over time but can improve with formal communication skills training (CST). This article describes the development, evaluation, and lessons learned for a novel theater-based role-play CST program designed to improve community cancer care for patients and families by enhancing health care professionals' communication skills. INTERVENTION: Four 2-hour interprofessional communication skills workshops for Nova Scotia health professionals were developed. Topics were (1) Essential Communication Skills, (2) Delivering Difficult News and Providing Support, (3) When Patients and Families Are Angry, and (4) Managing Conflict in the Workplace. Strategies for enhancing communication skills based on the science (evidence-based practice and teaching) and the art (interactive theater) of communication skills were included. Facilitators included professional actors, communication skills facilitators, and trained health professionals. EVALUATION: We used a mixed-methods evaluation design assessing 4 levels of educational outcomes at 3 points: pre- and post-workshop and follow-up. RESULTS: Five hundred eighteen professionals representing over 20 health professions attended 17 workshops. Data showed the workshops were well received, despite some discomfort with role-playing. Pre/post paired t-tests of self-reported communication skills showed significant improvement after all workshops (p ≤ 0.05); 92% indicated intended changes to their communication practice immediately following the workshops. Of 68 respondents to the follow-up, 59 (87%) reported positive changes in the responses of their patients. DISCUSSION: Both positive and negative lessons learned are described.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».