Effect of repetitive feedback on residents' communication skills improvement.
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the effect of frequent feedback on residents' communication skills as measured by a standardized checklist. Five medical students were recruited in order to assess twelve emergency medicine residents' communication skills during a one-year period. Students employed a modified checklist based on Calgary-Cambridge observation guide. The checklist was designed by faculty members of Tehran University of Medical Science, used for assessment of students' communication skills. 24 items from 71 items of observational guide were selected, considering study setting and objects. Every two months an expert faculty, based on descriptive results of observation, gave structured feedback to each resident during a 15-minute private session. Total mean score for baseline observation standing at 20.58 was increased significantly to 28.75 after feedbacks. Results markedly improved on "gathering information" (T1=5.5, T6=8.33, P=0.001), "building relationship" (T1=1.5, T6=4.25, P<0.001) and "closing the session" (T1=0.75, T6=2.5, P=0.001) and it mildly dropped on "understanding patients view" (T1=3, T6=2.33, P=0.007) and "providing structure" (T1=4.17, T6=4.00, P=0.034). Changes in result of "initiating the session" and "explanation and planning" dimensions are not statically significant (P=0.159, P=0.415 respectively). Frequent feedback provided by faculty member can improve residents' communication skills. Feedback can affect communication skills educational programs, and it can be more effective if it is combined with other educational methods.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».