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Enregistrement W4366493366 · doi:10.34071/jmp.2022.7.10

Peer assessment approach to promote clinical communication skills in a blended learning course of early clinical exposure

2022· article· en· W4366493366 sur OpenAlexaboutno aff
Cúc Nguyễn Thị, Hien Ho Anh, Toan Vo Duc, Tam Nguyen Minh, Chi Le Van

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicine and Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentLikert scaleMedical educationPeer assessmentCommunication skillsPsychologyScale (ratio)Mathematics educationMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Blended learning offers opportunities for the complexity of learning in clinical education. Student peer assessment is widely used as a form of formative assessment in early clinical exposure programs, especially clinical communication skills training. This study aimed to describe clinical communication skills competencies of second-year students and to identify the relationships between peer and faculty assessment of communication skills in a blended learning program format. Methods: A total of 474 second-year general medical students and dental students participated in the study. Peer and lecturer assessment forms with a 5-point Likert scale according to the Calgary-Cambridge guide format were used to evaluate students’ performance of basic communication skills, relationship building, and history taking. Pearson’s correlation coefficients and paired t-test were applied. A p-value < 0.05 was considered statistically significant. Results: Most of students were rated at distinction level (score at 7-8.4) in communication skills. Mean of the overall score by peer and faculty assessment were 7.46 ± 1.03 and 7.17 ± 0.68, respectively. Peers rarely provided negative ratings on subcategories of communication skills. Skills of understanding the patient’s perspectives and gathering information were the most reported skills needed to improve among students. Significant positive correlations were found between peer and faculty evaluations for building relationship, establishing initial rapport, and gathering information domains (p < 0.01). Students tended to grade their colleagues higher for building relationship (3.88 ± 0.62) and establishing initial rapport domains (3.72 ± 0.61) than other domains, meanwhile, teachers tended to grade building relationship (3.80 ± 0.55) and gathering information domains (3.64 ± 0.38) higher than other domains. Conclusion: The findings suggest that student peer evaluation can be valuable for clinical education. As part of a formative assessment, it can be also used for faculty to evaluate students’ clinical communication skills performance in innovative medical education programs. Key words: peer assessment, clinical communication skills, practice of medicine, early clinical practice, blended learning.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,419 · 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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