Comparison of Communications Styles Amongst Students in Allied Health Professions Programs: How Do Our Students Communicate with Other Healthcare Providers?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimal patient outcomes require communication between providers in multiple professions to initiate referrals, communicate patient treatment, and coordinate care. While there is a clear need for increased understanding of the terminology, skills, and scopes of practice of professional colleagues, these tools are of limited effectiveness if there is poor interpersonal communication between team members. Multiple bodies for Interprofessional Practice and Education (IPP/IPE) identify communication skills as an integral part of education. In fact, the third competency domain set down by the Interprofessional Education Collaborative, Interprofessional Communication, states that professionals should, “Recognize how one’s own uniqueness, including experience level, expertise, culture, power, and hierarchy within the healthcare team, contributes to effective communication, conflict resolution, and positive interprofessional working relationships” [1].Methods and Findings: As part of a required interprofessional competence course, first-year students in ten health professions programs completed the Personal Coaching Style Inventory (PSCI) to self-identify personal communication styles. A series of one-way analysis of variance (ANOVA) analyses followed by Tukey post-hoc analyses were performed in order to identify significant differences in PSCI component scores between programs. Within groups, students discussed personal and cohort-wide findings as they impact teamwork. The majority of students identified with the Mediator style. Differences in style were also found in relation to profession, gender, and race. The activity prompted discussion of varied roles in team dynamics, and how differences in style could affect interprofessional teamwork.Conclusions: Self-awareness of personal communication styles as well as predominant styles of other health professions may enhance interprofessional communication\skills. The skill with which students approach their team roles in heterogeneous groups following graduation has the potential to increase team functionality and patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».