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.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».