Constructing a Communication Scale to Measure the Effectiveness of Interprofessional Communication
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In our modern healthcare, healthcare teams are becoming increasingly multidisplinary which brings upon the need for them to be effective in order to have better patient outcomes. Communication failures can occur in interprofessional healthcare teams which leads to negative health outcomes. In order to evaluate communication in interprofessional groups, a communication scale is needed. Aim Given that there is currently no validated communication scale for interprofessional groups, the study's goal was to create and validate a communication scale in the context of an interprofessional based dissection course. Methods Observations of the 34 students in the dissection study (N = 34) were conducted for the first 3 classes. With the use of these observations and prior qualitative analysis of focus group interviews from the course, a communication scale was constructed. The question items were then vetted by coordinators of the dissection course and research experts which led to the communication scale being shortened from 54 questions to 28 questions. The communication scale was used by each student in the class to assess themselves and two of their peers in their group resulting in 3 scores altogether. This procedure was repeated one week later to evaluate the reliability of the scale. Results There is a 0.331 Pearson's Correlation between peer rater 1 and the self‐rater, a 0.139 Pearson's Correlation between peer rater 2 and the self‐rater and a 0.279 Pearson's Correlation between peer rater 1 and 2. These results indicate a significant difference between self and peer rating, and only a moderate correlation between any two of the three raters. Also, the large standard deviation associated with each of the 3 scores is indicative of large variability of scores around the mean total score. Discussion and Conclusion Overall, it is clear from the results that the constructed communication scale is not sufficiently reliable. Therefore, the next steps of the study is to improve reliability of the scale. This is by performing factor analysis to see whether question items can be decreased and grouped together to create subscales. Then, the subscales will be tested to see whether they are effective in measuring changes in communication skills of interprofessional groups over the duration of the course. Student feedback on the communication scale will also be used to improve on the effectiveness and reliability of the scale. Support or Funding Information N/A This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».