On-site communication skills education increases client-centered communication in four companion animal practices
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate veterinarian-client communication before and after a 15-month on-site communication skills training intervention. PROCEDURES: Multipractice, pretest-posttest intervention study. SAMPLE: A convenience sample of 4 companion animal practices owned by a single practice group in Austin, Texas (n = 9 veterinarians; 170 audio recordings). RESULTS: After intervention, visits were 8 minutes longer (P = .005), and veterinarians' client-centered scores increased significantly (2.30 vs 2.72; P = .006). Veterinarians' biomedical questions decreased by nearly a third (P = .0007), while veterinarians' facilitation (ie, partnership-building) statements were 1.15 times as great (P = .04) after intervention due to an increase in asking for the client's opinion (P = .03) and use of back-channel statements (P = .01). Agenda-setting skills, including agenda-setting questions (P = .009), summary of the client's agenda (P = < .0001), and a check for remaining concerns (P = .013), increased significantly after intervention. Clients asked 1.9 times as many lifestyle-social related questions (P = .02) and provided 1.3 times as much lifestyle-social information (P = .0004) after the intervention. Additionally, clients offered 1.4 times as many emotion-handling statements (P = .0001), including showing concern (P = .03) and optimism, reassurance, or encouragement (P < .0001), after intervention. Paraverbally, clients presented as more anxious/nervous (P = .03) and emotionally distressed/upset (P = .02) after the intervention. CLINICAL RELEVANCE: Results suggest that client-centered communication skills increased after intervention. This study builds upon previous case-based studies examining practice-based communication training, emphasizing that long-term interventions positively enhance veterinarian-client communication, which is likely to have a positive impact on client and patient care.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».