“Patients Are the People Who Teach Me the Most”: Exploring the Development of Communication Skills During Internal Medicine Residency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physician-patient communication training is a vital component of medical education, yet physicians do not always achieve the communication expertise expected of them. Despite extensive literature on the efficacy of various training interventions, little is known about how residents believe they learn to communicate. Objective: To understand residents' perspectives on the development of their communication skills. Methods: Between November 2020 and January 2021 recruitment emails were sent to all 225 internal medicine residents at the University of Toronto; one-on-one interviews were conducted with 15 residents. Participants were asked to reflect on communication skills development. Interviews were conducted and analyzed using constructivist grounded theory. Results: Participants credited the majority of their skills development to unsupervised interactions with patients, without explicit guidance from an attending physician. Attendings' contributions were primarily seen through role modeling, with little perceived learning coming from feedback on observed interactions. This was partly explained by residents' proclivity to alter their communication styles when observed, rendering feedback less relevant to their authentic practice, and by receiving generically positive feedback lacking in constructive features. Time constraints led to communication styles that prioritized efficiency at the cost of patient-centeredness. Conclusions: These findings suggest that current models of communication training and assessment may fall short due to overreliance on observation by attendings and examiners, which may fail to unearth the authentic and largely self-taught communication behaviors of residents. Further research is required to ascertain the feasibility and potential value of other forms of communication training and assessment, such as through patient feedback.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».