What Skills Really Improve After a Flipped Educational Intervention to Train Medical Students and Residents to Break Bad News?
Notice bibliographique
Résumé
Breaking bad news (BBN) is necessary in medical practice and requires training. The purpose of this study is to evaluate the efficacy and mainly explore the components involved in medical students’ and residents’ performance after a flipped educational intervention to train them to break bad news. A randomized controlled before-after study was conducted with 43 medical students and residents in the intervention group and 41 in the control group. The intervention combined an online multimedia program (DocCom) with a two-hour workshop. BBN performance was assessed at two clinical stations using Objective Structured Clinical Examination and analyzed using a mixed between-within subject analysis of variance. A factor analysis was conducted to analyze the performance by checklist components. The intervention group improved its overall performance in BBN over time (p = 0.000; Eta2 = 0.38) and when compared to the control group (p = 0.01; Eta2 = 0.12). The factor analysis revealed two main components: Factor 1—“giving bad news and responding with empathy”—and Factor 2—“using general communication skills”. Performance analysis by these components revealed that the improvement occurred mainly in Factor 1 (over time, p = 0.000; Eta2 = 0.48, group x time, p = 0.000; Eta2 = 0.38). The intervention combining DocCom Module 33 and a workshop had a moderate effect on the improvement of medical students’ and medical residents’ BBN overall performance in standardized encounters. This improvement was mainly related to communication skills for giving bad news and responding with empathy, in which the intervention effect was large over time and between groups.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».