Cross-sectional evaluation of a longitudinal consultation skills course at a new UK medical school
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Good communication is a crucial element of good clinical care, and it is important to provide appropriate consultation skills teaching in undergraduate medical training to ensure that doctors have the necessary skills to communicate effectively with patients and other key stakeholders. This article aims to provide research evidence of the acceptability of a longitudinal consultation skills strand in an undergraduate medical course, as assessed by a cross-sectional evaluation of students' perceptions of their teaching and learning experiences. METHODS: A structured questionnaire was used to collect student views. The questionnaire comprised two parts: 16 closed questions to evaluate content and process of teaching and 5 open-ended questions. Questionnaires were completed at the end of each consultation skills session across all year groups during the 2006-7 academic year (5 sessions in Year 1, 3 in Year 2, 3 in Year 3, 10 in Year 4 and 10 in Year 5). 2519 questionnaires were returned in total. RESULTS: Students rated Tutor Facilitation most favourably, followed by Teaching, then Practice & Feedback, with suitability of the Rooms being most poorly rated. All years listed the following as important aspects they had learnt during the session: • how to structure the consultation • importance of patient-centredness • aspects of professionalism (including recognising own limits, being prepared, generally acting professionally). All years also noted that the sessions had increased their confidence, particularly through practice. CONCLUSIONS: Our results suggest that a longitudinal and integrated approach to teaching consultation skills using a well structured model such as Calgary-Cambridge, facilitates and consolidates learning of desired process skills, increases student confidence, encourages integration of process and content, and reinforces appreciation of patient-centredness and professionalism.
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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 | 0,004 | 0,062 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,001 |
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.
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 ».