MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221095499 · doi:10.3138/jvme-2021-0146

Evaluating Communication Training at AVMA COE–Accredited Institutions and the Need to Consider Diversity within Simulated Client Pools

2022· article· en· W4221095499 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Soltero, César D. Villalobos, Ryane E. Englar, Teresa Graham Brett

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCurriculumDiversity (politics)Medical educationInclusion (mineral)PsychologyMedicinePolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The push for competency-based veterinary medical education by accrediting bodies has led to the inclusion of non-technical skills within curricula. Communication, self-awareness, and cultural humility are considered essential for post-graduate success. To facilitate skills development, veterinary educators have incorporated a variety of modalities including lecture, group discussions, virtual and peer-assisted learning, role play, video review of consultations, and simulated clients (SCs). The overarching goal is developing students into self-reflective practitioners through exposure to clinical scenarios that enhance and embody diversity. Decision making about case management is subject to stereotypes, bias, and assumptions. Racial and ethnic disparities reported in health care can adversely impact patient outcomes. This study was conducted to evaluate communication training and diversity among SC pools within veterinary colleges. A questionnaire was electronically disseminated to assistant/associate deans and/or directors of curriculum/education at 54 American Veterinary Medical Association Council on Education-accredited or provisionally accredited colleges of veterinary medicine. Twenty-one institutions are represented within the data set. Participating institutions summarized their communication curricula: 18 (85.71%) used SCs. Over 55% of these did not track SC demographic data or social identities; among institutions that did track, SCs were primarily monolingual English-speaking (77%), non-disabled (94.2%), white (90.4%), non-Hispanic/Latinx (98.6%) women (57%) over age 56 (64%). Sixteen institutions agreed with the statement "I do not feel that our SC pool is adequately diverse." Respondents shared that lack of time and capacity for recruitment were barriers to diversifying SC pools and proposed strategies to improve outreach.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,709
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,105 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Veterinary Medical EducationMême sujetVeterinary Practice and Education StudiesTravaux en français237 207