Notice bibliographique
Résumé
Drawing on extensive evidence and experience in human medicine, this article offers a practical conceptual framework for thinking more precisely about how to teach and learn communication systematically and intentionally in veterinary medicine. The overarching goal is to promote the development of communication programs so as to improve communication in veterinary practice to a professional level of competence. A three-part conceptual framework is presented that first explores the rationale behind teaching and learning communication, including the evidence base regarding the impact of communication on clinician-client interactions and outcomes of care and the research on teaching and learning communication skills in medicine. The second part considers four ways to conceptualize what to teach and learn, as explicated by (a) the domains of communication in veterinary medicine; (b) ''first principles'' of effective communication; (c) evidence-based goals or outcomes for communication programs; and (d) delineation and definition of the specific individual skills that research evidence supports, as presented in the Calgary-Cambridge Guides. The last part of the conceptual framework examines how to teach communication, including the use of models, a primary focus on skill development as the backbone of communication programs, and the value of other methods supported by the evidence, such as simulated patients, videotape, small groups, and feedback and facilitation skills. Communication impacts the clinician- client interaction and outcomes of care in very significant ways. Communication can and should be taught and learned with as much rigor as other aspects of clinical competence. Veterinary programs at all levels should include the teaching of communication.
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».