Applicability of the Calgary–Cambridge Guide to Dog and Cat Owners for Teaching Veterinary Clinical Communications
Notice bibliographique
Résumé
Effective communication in health care benefits patients. Medical and veterinary schools not only have a responsibility to teach communication skills, the American Veterinary Medical Association (AVMA) Council on Education (COE) requires that communication be taught in all accredited colleges of veterinary medicine. However, the best strategy for designing a communications curriculum is unclear. The Calgary-Cambridge Guide (CCG) is one of many models developed in human medicine as an evidence-based approach to structuring the clinical consultation through 71 communication skills. The model has been revised by Radford et al. (2006) for use in veterinary curricula; however, the best approach for veterinary educators to teach communication remains to be determined. This qualitative study investigated if one adaptation of the CCG currently taught at Midwestern University College of Veterinary Medicine (MWU CVM) fulfills client expectations of what constitutes clinically effective communication. Two focus groups (cat owners and dog owners) were conducted with a total of 13 participants to identify common themes in veterinary communication. Participants compared communication skills they valued to those taught by MWU CVM. The results indicated that while the CCG skills that MWU CVM adopted are applicable to cat and dog owners, they are not comprehensive. Participants expressed the need to expand the skillset to include compassionate transparency and unconditional positive regard. Participants also expressed different communication needs that were attributed to the species of companion animal owned.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».