How to Convince Clinicians that ‘Soft’ Skills Save Lives? Practical Tips to Use Clinical Studies to Teach Physicians’ Roles
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. The implementation of competency-based medical education is hampered by unsupported arguments like 'soft' skills are important, but they don't save lives. When implementing teaching and assessment methods targeting non-medical expert roles, student and physician buy-in is crucial. These intrinsic roles (e.g. collaborator or professional) are unfortunately misinterpreted and underused by supervisors, in part because of the false assumption that those skills have minimal impact on patient outcomes. On the contrary, although not worded in those terms, many clinical studies prove the impact of those roles on patient mortality, morbidity, readmission rate, or compliance. Whereas physicians feel that they are properly trained to give feedback, they struggle in making this connection between clinical studies and intrinsic roles in their everyday teaching habits. In this article, we provide practical tips on why and how to use high-impact clinical studies to enlighten supervisors and trainees about the educational and clinical importance of those skills. A slide kit, to be presented in clinical settings, provides a selection of 30 examples of 'hard' evidence on those so-called 'soft' skills, reinforcing the fact that intrinsic roles are intertwined with the medical expert role to improve patient care.
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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 | 0,044 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,022 |
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 ».