The Performance of the Health Communication Assessment Tool© (HCAT-f) in Calibrating Different Levels of Nurse Communication Skills in a French-Speaking Context
Notice bibliographique
Résumé
Communication skills training is essential in nurse education. Miscommunication may lead to adverse events and unsafe healthcare. To date, valid and reliable instruments to serve both communication training and assessment purposes across different cultural contexts are scarce. The present study empirically tested a French-language version of the Health Communication Assessment Tool© (HCAT-f) across different levels of communication skills performance to establish its reliability and validity through a cognitive fluency framework. Ten experts in communication and 52 nurse educators rated three videos simulating conversations between a nurse and a patient scheduled for lumpectomy. Each video captured a different level of communication skills performed by the nurse: High, medium, and low. Three distinct constructs were identified, i.e., professional presentation, empathy, and trust building. At absolute single-measure, an ICC = .43 suggested adequate interrater reliability of the whole scale for the medium-performed scenario, which decreased in low-performed (ICC = .35) and high-performed (ICC = .18) scenarios. The HCAT-f fulfils the criteria of linguistic equivalence, contextual relevance, and demonstrates acceptable construct validity. It can be used as a summative assessment tool after prior training on scale calibration is in place because interrater agreement was difficult to be established in high and low performance scenarios.
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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 | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».