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Enregistrement W2766488665 · doi:10.1186/s12909-017-1026-9

Validation of the 5-item doctor-patient communication competency instrument for medical students (DPCC-MS) using two years of assessment data

2017· article· en· W2766488665 sur OpenAlexafffundabout
Jean‐Sébastien Renaud, Luc Côté

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésCronbach's alphaSummative assessmentMedical educationDescriptive statisticsConfirmatory factor analysisPsychologyClinical clerkshipObjective structured clinical examinationReliability (semiconductor)MedicinePsychometricsFormative assessmentClinical psychologyCurriculumStructural equation modelingComputer scienceStatisticsMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical students on clinical rotations have to be assessed on several competencies at the end of each clinical rotation, pointing to the need for short, reliable, and valid assessment instruments of each competency. Doctor patient communication is a central competency targeted by medical schools however, there are no published short (i.e. less than 10 items), reliable and valid instruments to assess doctor-patient communication competency. The Faculty of Medicine of Laval University recently developed a 5-item Doctor-Patient Communication Competency instrument for Medical Students (DPCC-MS), based on the Patient Centered Clinical Method conceptual framework, which provides a global summative end-of-rotation assessment of doctor-patient communication. We conducted a psychometric validation of this instrument and present validity evidence based on the response process, internal structure and relation to other variables using two years of assessment data. METHODS: We conducted the study in two phases. In phase 1, we drew on 4991 student DPCC-MS assessments (two years). We conducted descriptive statistics, a confirmatory factor analysis (CFA), and tested the correlation between the DPCC-MS and the Multiple Mini Interviews (MMI) scores. In phase 2, eleven clinical teachers assessed the performance of 35 medical students in an objective structured clinical examination station using the DPCC-MS, a 15-item instrument developed by Côté et al. (published in 2001), and a 2-item global assessment. We compared the DPCC-MS to the longer Côté et al. instrument based on internal consistency, coefficient of variation, convergent validity, and inter-rater reliability. RESULTS: Phase 1: Cronbach's alpha was acceptable (.75 and .83). Inter-item correlations were positive and the discrimination index was above .30 for all items. CFA supported a unidimensional structure. DPCC-MS and MMI scores were correlated. Phase 2: The DPCC-MS and the Côté et al. instrument had similar internal consistency and convergent validity, but the DPCC-MS had better inter-rater reliability (mean ICC = .61). CONCLUSIONS: The DPCC-MS provides an internally consistent and valid assessment of medical students' communication with patients.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,359
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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