Exploring the value of structured narrative feedback within the Serious Illness Conversation-Evaluation Exercise (SIC-Ex): a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Serious Illness Conversation Guide (SICG) has emerged as a framework for conversations with patients with a serious illness diagnosis. This study reports on narratives generated from open-ended questions of a novel assessment tool, the Serious Illness Conversation-Evaluation Exercise (SIC-Ex), to assess resident-led conversations with patients in oncology outpatient clinics. DESIGN: Qualitative study using template analysis. SETTING: Three academic cancer centres in Canada. PARTICIPANTS: 7 resident physicians (trainees), 7 patients from outpatient cancer clinics, 10 preceptors (raters) consisting of medical oncologists, palliative care physicians and radiation oncologists. INTERVENTIONS: Each trainee conducted an SIC with a patient, which was videotaped. The raters watched the videos and evaluated each trainee using the novel SIC-Ex and the reference Calgary-Cambridge Guide (CCG) initially and again 3 months later. Two independent coders used template analysis to code the raters' narrative comments and identify themes/subthemes. OUTCOME MEASURES: How narrative comments aligned with elements of the CCG and SICG. RESULTS: Template analysis yielded four themes: adhering to SICG, engaging patients and family members, conversation management and being mindful of demeanour. Narrative comments identified numerous verbal and non-verbal elements essential to SICG. Some comments addressing general skills in engaging patients/families and managing the conversation (eg, setting agenda, introduction, planning, exploring, non-verbal communication) related to both the CCG and SICG, whereas other comments such as identifying substitute decision maker(s), affirming commitment and introducing Advance Care Planning were specific to the SICG. CONCLUSIONS: Narrative comments generated by SIC-Ex provided detailed and nuanced insights into trainees' competence in SIC, beyond the numerical ratings of SIC-Ex and the general communication skills outlined in the CCG, and may contribute to a more fulsome assessment of SIC skills.
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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 | 0,050 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».