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Enregistrement W2743218542 · doi:10.3138/jvme.0816-129r1

Evaluation of Fourth-Year Veterinary Students' Client Communication Skills: Recommendations for Scaffolded Instruction and Practice

2017· article· en· W2743218542 sur OpenAlexvenueno aff
Brenda J. Stevens, April A. Kedrowicz

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningEmpathyNonverbal communicationSession (web analytics)PsychologyCommunication skillsMedical educationCommunication skills trainingComputer scienceMedicineCommunicationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective client communication is important for success in veterinary practice. The purpose of this project was to describe one approach to communication training and explore fourth-year veterinary students' communication skills through an evaluation of their interactions with clients during a general practice rotation. Two raters coded 20 random videotaped interactions simultaneously to assess students' communication, including their ability to initiate the session, incorporate open-ended questions, listen reflectively, express empathy, incorporate appropriate nonverbal communication, and attend to organization and sequencing. We provide baseline data that will guide future instruction in client communication. Results showed that students' communication skills require development. Half of the students sampled excelled at open-ended inquiry (n=10), and 40% (n=8) excelled at nonverbal communication. Students needed improvement on greeting clients by name and introducing themselves and their role (n=15), reflective listening (n=18), empathy (n=17), and organization and sequencing (n=18). These findings suggest that more focused instruction and practice is necessary in maintaining an organized structure, reflective listening, and empathy to create a relationship-centered approach to care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,511
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,119 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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