A physician communication coaching program: Developing a supportive culture of feedback to sustain and reinvigorate faculty physicians.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physician-patient communication involves complex skills that affect quality, outcome, and satisfaction for patients, families, and health care teams. Yet, institutional, regulatory, and scientific demands compete for physicians' attention. A framework is needed to support physicians continued development of communication skills: Coaching is 1 such evidence-based practice, and we assessed the feasibility of implementing such a program. METHOD: Participants were 12 physicians, representing high and low scorers on the Hospital Consumer Assessment of Health Care Providers and Systems (HCAHPS) survey. We added items to capture empathy and family experience to the Calgary-Cambridge Observation Guide for the Medical Interview. Coaches observed communication associated with patient satisfaction and quality measures: introductions (I), asking about concerns (C), and check for understanding (U), or ICU. Participants received a report describing their communication behaviors, emphasizing strengths, and identifying areas for improvement. RESULTS: Scores on the ICU significantly discriminated between low and high HCAHPS scorers, physicians from surgical and cognitive specialties, men and women. We collected anonymous feedback regarding the value of this training; participants recommended expanding the program. DISCUSSION: Based on physician endorsement, experienced coaches are expanding the coaching program to physicians throughout our institution. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».