The Effect of Patient Feedback on Physiciansʼ Consultation Skills: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The effect of patient feedback interventions as a method of improving physicians' consultation (i.e., communication, interpersonal) skills is equivocal; research is scarce, and methods and rigor vary. The authors conducted this systematic review to analyze the educational effect of feedback from real patients on physicians' consultation skills at the four Kirkpatrick levels. METHOD: The authors searched five databases (PubMed, EMBASE, Cochrane, PsycInfo, ERIC; April 2010). They included empirical studies of all designs (randomized controlled, quasi-experimental, cross-sectional, and qualitative) if the studies concerned physicians in general health care who received formal feedback regarding their consultation skills from real patients. The authors have briefly described aspects of the included studies, analyzed their quality, and examined their results by Kirkpatrick educational effect level. RESULTS: The authors identified 15 studies (10 studies in primary care; 5 in other specialties) in which physicians received feedback in various ways (e.g., aggregated patient reports or educator-mediated coaching sessions), conducted in the United States, the Netherlands, the United Kingdom, Australia, and Canada. All studies that assessed level 1 (valuation), level 2 (learning), and level 3 (intended behavior) demonstrated positive results; however, only four of the seven studies that assessed level 4 (change in actual performance or results) found a beneficial effect. CONCLUSIONS: Some evidence for the effectiveness of using feedback from real patients to improve knowledge and behavior exists; however, before implementing patient feedback into training programs, educators and policy makers should realize that the evidence for effecting actual improvement in physicians' consulting skills is rather limited.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».