Assessing Physician’s Motivational Communication Skills: 5-Step Mixed Methods Development Study of the Motivational Communication Competency Assessment Test
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Training physicians to provide effective behavior change counseling using approaches such as motivational communication (MC) is an important aspect of noncommunicable chronic disease prevention and management. However, existing evaluation tools for MC skills are complex, invasive, time consuming, and impractical for use within the medical context. OBJECTIVE: The objective of this study is to develop and validate a short web-based tool for evaluating health care provider (HCP) skills in MC-the Motivational Communication Competency Assessment Test (MC-CAT). METHODS: Between 2016 and 2021, starting with a set of 11 previously identified core MC competencies and using a 5-step, mixed methods, integrated knowledge translation approach, the MC-CAT was created by developing a series of 4 base cases and a scoring scheme, validating the base cases and scoring scheme with international experts, creating 3 alternative versions of the 4 base cases (to create a bank of 16 cases, 4 of each type of base case) and translating the cases into French, integrating the cases into the web-based MC-CAT platform, and conducting initial internal validity assessments with university health students. RESULTS: The MC-CAT assesses MC competency in 20 minutes by presenting HCPs with 4 out of a possible 16 cases (randomly selected and ordered) addressing various behavioral targets (eg, smoking, physical activity, diet, and medication adherence). Individual and global competency scores were calculated automatically for the 11 competency items across the 4 cases, providing automatic scores out of 100. From the factorial analysis of variance for the difference in competency and ranking scores, no significant differences were identified between the different case versions across individual and global competency (P=.26 to P=.97) and ranking scores (P=.24 to P=.89). The initial tests of internal consistency for rank order among the 24 student participants were in the acceptable range (α=.78). CONCLUSIONS: The results suggest that MC-CAT is an internally valid tool to facilitate the evaluation of MC competencies among HCPs and is ready to undergo comprehensive psychometric property analyses with a national sample of health care providers. Once psychometric property assessments have been completed, this tool is expected to facilitate the assessment of MC skills among HCPs, skills that will better support patients in adopting healthier lifestyles, which will significantly reduce the personal, social, and economic burdens of noncommunicable chronic diseases.
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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 | 0,033 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».