Tracking Veterinary Students’ Acquisition of Communication Skills and Clinical Communication Confidence by Comparing Student Performance in the First and Twenty-Seventh Standardized Client Encounters
Notice bibliographique
Résumé
The American Veterinary Medical Association's Council on Education mandates that veterinary students graduate with competence in clinical communication. Communication competence facilitates the successful transition of students into clinical practice by improving veterinary client satisfaction and reducing the risk of litigation. Curricular experimentation with communications training has led to innovative approaches to this content area, including the adoption of standardized patients from human health care education. Although the use of standardized clients (SCs) is time and resource intensive, their use by veterinary educators has allowed students to work through authentic cases in a safe learning environment in which learner goals drive training. Despite the increasing popularity of SC-based communications curricula, outcomes assessment studies that track the resultant student growth are lacking. Ninety students in the inaugural class of 2018 at Midwestern University College of Veterinary Medicine participated in 27 SC encounters over eight consecutive quarters. Students' use of Calgary-Cambridge Guide communication skills was compared in the first and twenty-seventh encounters. On the basis of SC evaluations of student performance, students increased their use of all communication skills in the final encounter compared with baseline. Students were also more likely to take a comprehensive patient history, build rapport, and retain the client. Mean scores for pre- and post-encounter communication confidence, as self-reported by students, also increased. These findings support that a SC-rich curriculum facilitates student acquisition of communication skills and promotes confidence when students approach entry-level clinical tasks such as history taking.
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 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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».