Efficacy of a Short Role-Play Training on Breaking Bad News in the Emergency Department.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Breaking bad news (BBN) in the emergency department (ED) represents a challenging and stressful situation for physicians. Many medical students and residents feel stressed and uncomfortable with such situations because of insufficient training. Our randomized controlled study aimed to assess the efficacy of a four-hour BBN simulation-based training on perceived self-efficacy, the BBN process, and communication skills. METHODS: Medical students and residents were randomized into a 160-hour ED clinical rotation without a formal BBN curriculum (control group [CG], n = 31) or a 156-hour ED clinical rotation and a four-hour BBN simulation-based training (training group [TG], n = 37). Both groups were assessed twice: once at the beginning of the rotation (pre-test) and again four weeks later. Assessments included a BBN evaluation via a simulation with two actors playing family members and the completion of a questionnaire on self-efficacy. Two blinded raters assessed the BBN process with the SPIKES (a delivery protocol for delivering bad news) competence form and communication skills with the modified BBN Assessment Schedule. RESULTS: Group-by-time effects adjusted by study year revealed a significant improvement in TG as compared with CG on self-efficacy (P < 0.001), the BBN process (P < 0.001), and communication skills (P < 0.001). TG showed a significant gain regarding the BBN process (+33.3%, P < 0.001). After the training, students with limited clinical experience prior to the rotation showed BBN performance skills equal to that of students in the CG who had greater clinical experience. CONCLUSION: A short BBN simulation-based training can be added to standard clinical rotations. It has the potential to significantly improve self-efficacy, the BBN process, and communication skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».