Assessing communication quality of consultations in primary care: initial reliability of the Global Consultation Rating Scale, based on the Calgary-Cambridge Guide to the Medical Interview
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate initial reliability of the Global Consultation Rating Scale (GCRS: an instrument to assess the effectiveness of communication across an entire doctor-patient consultation, based on the Calgary-Cambridge guide to the medical interview), in simulated patient consultations. DESIGN: Multiple ratings of simulated general practitioner (GP)-patient consultations by trained GP evaluators. SETTING: UK primary care. PARTICIPANTS: 21 GPs and six trained GP evaluators. OUTCOME MEASURES: GCRS score. METHODS: 6 GP raters used GCRS to rate randomly assigned video recordings of GP consultations with simulated patients. Each of the 42 consultations was rated separately by four raters. We considered whether a fixed difference between scores had the same meaning at all levels of performance. We then examined the reliability of GCRS using mixed linear regression models. We augmented our regression model to also examine whether there were systematic biases between the scores given by different raters and to look for possible order effects. RESULTS: Assessing the communication quality of individual consultations, GCRS achieved a reliability of 0.73 (95% CI 0.44 to 0.79) for two raters, 0.80 (0.54 to 0.85) for three and 0.85 (0.61 to 0.88) for four. We found an average difference of 1.65 (on a 0-10 scale) in the scores given by the least and most generous raters: adjusting for this evaluator bias increased reliability to 0.78 (0.53 to 0.83) for two raters; 0.85 (0.63 to 0.88) for three and 0.88 (0.69 to 0.91) for four. There were considerable order effects, with later consultations (after 15-20 ratings) receiving, on average, scores more than one point higher on a 0-10 scale. CONCLUSIONS: GCRS shows good reliability with three raters assessing each consultation. We are currently developing the scale further by assessing a large sample of real-world consultations.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».