Formative assessment of the communication skills related to drug delivery systems on standardized patients through group objective structured clinical encounters in second year medical students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Choosing an appropriate Drug Delivery System (DDS) influences the acceptability, adherence and better outcome of the therapy in the patients. The present study was planned to evaluate the second year MBBS students on standardized patients (SP) using Group Objective Structured Clinical Encounters (GOSCE) after content delivery by traditional power point class versus experiential teaching methodology.Methods: DDS practical class was held in two larger groups after adding two odd sub-groups (1+3) as ‘A’ (64 students) and even sub-groups (2+4) as ‘B’ (66 students). The formative GOSCE evaluation was done 2 weeks after the classes by the trained physician examiners as per the Medical Council of Canada pre-determined scoring instruments.Results: The average magnitude of change in GOSCE scoring is extremely statistical significant on t-test (P< 0.0001) in favour of experiential teaching methodology for all the skills. The statistical significant percentage of students were able to extract the treatment history in respect of eliciting problem, reasons for non-compliance, methods of intake, explain the technique and showed the courteous professional behaviours.Conclusions: The clinical cases as SP in pharmacology teaching for developing competency based communication skills and GOSCE are the appropriate methodology for evaluation of large student group for experiential DDS training.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».