Assessment of labor room communication skills among postgraduate students of obstetrics and gynecology
Notice bibliographique
Résumé
Background: “Communication with patients” is an important skill needed for every physician in their clinical practice. These soft skills are required in dealing with patients at every step which include history taking from the patients, explaining them the diagnosis, the prognosis of the disease with associated complications. Dealing with empathy, taking informed consent, explaining the operative procedure and the complications associated with surgery, the art of breaking bad news are the mandatory skills for a good clinician. Labouring women like other patients also require special attention and empathy. So, the residents working in labor room need commitment to develop these soft skills in order to improve the labor room experience of expectant mothers. Objective of this study was to analyse role of a formal training in labor room communication skills among post graduate students of the department of obstetrics and gynecology.Methods: Faculty and students’ sensitization was done after approval from institutional ‘ethics committee’ for conducting this study. Pre-workshop assessment of residents for communication skills attitude and effective communication was done through ‘communication skill attitude scale’ (CSAS) and ‘GAP-KALAMAZOO scale’. Workshop for communication skills on the framework of Calgary Cambridge patient interview model and online teaching of students through what’s app videos, role-play demonstrations was followed by reassessment of the residents through above used scales.Results: Results depicted both improvements in attitude and effective communication skills among residents. 100% of the students were convinced and opined that good communication skills necessary for perfect clinical practice.Conclusions: The skill to communicate with patients is a fine art and needs to be mastered to be a good clinician. A formal training in effective communication skills is absolutely necessary to bring professionalism in medical practice.
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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 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».