Experiences of GP trainees in undertaking telephone consultations: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care telephone consultations are increasingly used for patient triage, reviews, and providing clinical information. They are also a key postgraduate training component yet little is known about GP trainees' preparation for, or experiences and perceptions of, them. AIM: To understand the experiences, perceptions, and training of GP trainees in conducting telephone consultations. DESIGN & SETTING: A mixed-methods study was undertaken of North Central and East London (NCEL) GP trainees. METHOD: A cross-sectional electronic survey of trainees was performed with subsequent semi-structured interviews. Survey data were analysed using descriptive statistics, and qualitative data using thematic analysis. RESULTS: <0.0001). Positive experiences included managing workload and convenience. Negative experiences included complex encounters, communication barriers, and absence of examination. Trainees reported that training for telephone consultations needed strengthening, and that recently introduced audio-clinical observation tools (COTs) were useful. Positive correlations were found between the length of out-of-hours (OOH) but not in-hours training and the level of supervision or feedback received for telephone consultations. CONCLUSION: This project sheds light on GP trainees' current experiences of telephone consultations and the need to enhance future training. The findings will inform a wider debate among stakeholders and postgraduate learners regarding training for telephone consultations, and potentially for other remote technologies.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».