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Enregistrement W32121822 · doi:10.53846/goediss-4594

Validität und Reliabilität eines Instruments zur Messung der Qualität der Kommunikation und seine Eignung im studentischen Unterricht

2014· dissertation· de· W32121822 sur OpenAlexaboutno aff
Catharina Nolte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languede
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnamnesisPsychologyGermanConfirmatory factor analysisConversationReliability (semiconductor)MedicineMathematicsStatisticsStructural equation modelingLinguisticsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Questions and aims: The aim of this study (thesis) is to investigate if a short-version of the „Calgary-Cambridge Observation Guide for the Medical Interview“ (CCOG) by Kurtz and Silverman (1996), translated into German, is valid and reliable and can be used to ojectively judge the communicational abilities of medical students. Method: In intervals of at least three months a selected group of physicians, re-search assistants and medical students evaluated five videos of anamnesis using the short-version German translation of the CCOG. Each video detailed a different level of communicative skills on the part of the student playing the medical doctor. The evaluation was made based on the following criteria: time of assessment, sex, group of evaluators, quality of video conversation. Moreover, an explorative and confirmatory factor analysis was calculated and the retest reliability as well as the intra-class-correlation was determined. Results: 30 evaluators took part in the study, 3 of which as so-called ‘gold standard’. The evaluation of all 5 videos of anamnesis showed a slight improvement of marks at the second evaluation time. In the original version the CCOG contains 28 items, summed up in 6 scales of 3 to 7 items each. This structure could only partly be de-picted in the performed factor analysis. According to value (“eigenvalue”) > 1 five factors were sufficient to illustrate and divide the items. Moreover, a different scale allocation from the original was shown, allocating more than half of the items (15/28) to the same factor. Also, the inter-rater agreement in reference to answering single items was not optimal (ICC range 0.05 – 0.57). Conclusions: The short version of the CCOG showed a good agreement at the re-test-reliability. Considerable differences were observed in the evaluation of some items when comparing between the ‘gold standard’ and the other evaluators. The structure of the item scales and the inter-rater reliability are only conditionally ac-ceptable. Perhaps a 3-stage evaluation scale, a more homogeneous group of evaluators or a better training might have improved the result of the ICC. Some items should be discarded, rephrased or combined in a better way or new items should be added and scales be restructured.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
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