Evaluating final-year medical students' communication skills using an observational rating scale in Shiraz medical school
Notice bibliographique
Résumé
Background: The way doctors communicate with their patients has basic effects on patient outcomes. The aim of this study was to use a rating scale based on Calgary-Cambridge guide for evaluating doctor and patient communication skills. Methods: This was a cross-sectional performance-based assessment study, done during 2016-2017 in Shiraz Medical School. This project was performed on 125 last year medical students (Interns). An observational rating scale was used based on Calgary-Cambridge guide to medical interview. The validity and reliability of the rating scale was determined in our previous study. The researcher observed the interns’ behavior and scored the scale based on the performance of each intern. The scores of each item in the rating scale were from 1 (very weak) to 5 (excellent). Results: Of the 128 interns who were included in the study, 81 (63%) were women and 47 (37%) were men. The general communication skill score between doctors and patients in this study was 3.18 out of 5. The level of communication skills of the female interns was higher than the male interns. This difference was statistically significant (P<0001). The highest average communication skill between the doctor and the patient was in the ward with low crowding. This difference was statistically significant (P<0001). Discussion: The mean communication skills score in this study showed that communication skills training was insufficient and should be emphasized more. Medical students’ preparation in communication skills must put emphasis on identifying opportunities to advance communication skills that improve their future patient experience. It is necessary to have emphasis on communication skills training in the core curriculum.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».