Pro forma: impact on communication skills?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A doctor performs 160 000-300 000 interviews during a lifetime career, thus making the medical interview the most common procedure in clinical medicine. It is reported that 60-80 per cent of diagnosis is based on history taking, yet there is little published data advising on the best method for medical students to initially attain and further refine these core skills during their medical degree. METHODS: Medical students interviewed two patients: using an open interview first, based on the Calgary-Cambridge approach, and then using a structured pro forma. The students' medical data were assessed by a senior lecturer, and their communication skills were assessed by a behavioural scientist and by the patients. RESULTS: An exact Wilcoxon paired signed rank test was conducted to determine whether there was a difference between the open interview and pro forma methods for history taking and communication skills. The test yielded p-values of 0.0017 and 0.069, respectively, with the pro forma method providing a statistically significantly higher history-taking score and communication score than the open interview method. Subjectively, patients reported the pro forma method as being preferable. CONCLUSION: Medical students in the early years of training benefit from a structured history-taking pro forma to assist them gather an accurate data set without compromising their interpersonal and communication skills.
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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 | 0,002 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».