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Enregistrement W3107325322 · doi:10.1186/s12909-020-02401-0

Simulated patient and role play methodologies for communication skills and empathy training of undergraduate medical students

2020· article· en· W3107325322 sur OpenAlexaboutno aff
Cristina Bagacean, Ianis Cousin, A Ubertini, Mohamed El Yacoubi El Idrissi, Anne Bordron, Lolita Mercadie, Leonor Canales Garcia, Jean‐Christophe Ianotto, P. De Vries, Christian Berthou

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRégion BretagneLigue Contre le Cancer
Mots-clésEmpathyContext (archaeology)Nonverbal communicationSession (web analytics)PsychologyCommunication skills trainingTask (project management)Medical educationPerspective (graphical)Simulated patientApplied psychologyCommunication skillsClinical psychologySocial psychologyMedicineDevelopmental psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Verbal and non-verbal communication, as well as empathy are central to patient-doctor interactions and have been associated with patients' satisfaction. Non-verbal communication tends to override verbal messages. The aim of this study was to analyze how medical students use verbal and non-verbal communication using two different educational approaches, student role play (SRP) and actor simulated patient (ASP), and whether the non-verbal behaviour is different in the two different poses. METHODS: Three raters evaluated 20 students playing the doctor role, 10 in the SRP group and 10 in the ASP group. The videos were analyzed with the Calgary-Cambridge Referenced Observation Guide (CCG) and, for a more accurate evaluation of non-verbal communication, we also evaluated signs of nervousness, and posture. Empathy was rated with the CARE questionnaire. Independent Mann Whitney U tests and Qhi square tests were performed for statistical analysis. RESULTS: From the 6 main tasks of the CCG score, we obtained higher scores in the ASP group for the task 'Gathering information' (p = 0.0008). Concerning the 17 descriptors of the CCG, the ASP group obtained significantly better scores for 'Exploration of the patients' problems to discover the biomedical perspective' (p = 0.007), 'Exploration of the patients' problems to discover background information and context' (p = 0.0004) and for 'Closing the session - Forward planning' (p = 0.02). With respect to non-verbal behaviour items, nervousness was significantly higher in the ASP group compared to the SRP group (p < 0.0001). Concerning empathy, no differences were found between the SRP and ASP groups. CONCLUSIONS: Medical students displayed differentiated verbal and non-verbal communication behaviour during the two communication skills training methodologies. These results show that both methodologies have certain advantages and that more explicit non-verbal communication training might be necessary in order to raise students' awareness for this type of communication and increase doctor-patient interaction effectiveness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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