Implementing a communication skills programme in medical school: needs assessment and programme change
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Communication skills training (CST) in medicine, once considered a minor subject, is now ranked a core clinical skill. To assess the state of formal and informal CST at Dalhousie Medical School a needs assessment was undertaken in 1997 with the goal of using these findings to plan and implement a new communication skills curriculum. OBJECTIVES: This article briefly describes the relevant findings of the needs assessment, the subsequent development of an integrated cross curriculum CST programme, and early programme evaluation results. METHOD: Surveys were completed by undergraduates at the end of pre-clinical (n=65), and clinical phases (n=82), residents (n=54), and faculty (n=117). Results revealed learners' and faculty's appreciation of the importance of CST, learners' assessment of training weaknesses in the delivery of CST, learners' weakness in higher order patient--doctor communication skills, and faculty weakness in assessing learners' communication skills competency. The results also indicated that CST was generally not being addressed either formally or informally in clinical medical education. RESULTS: The paper describes and discusses the subsequent implementation (beginning in 1998) of CST into the medical school curriculum. There is a description of programme development and evaluation at the pre-clinical, clerkship and postgraduate levels, a description and discussion of faculty development, and discussion of the importance of financial and administrative support for the programme. CONCLUSION: Programme evaluation results at all levels are positive.
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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 | 0,024 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».