1260 Can clinicians be trained to use the serious illness conversation guide using digital avatars?
Notice bibliographique
Résumé
Aim To evaluate the effectiveness of a novel digital serious illness conversation (SIC) guide training vs. instructor-led training in improving clinician attitudes and communication behaviors in a pilot randomized controlled trial. Background SICs improve patient care, but training clinicians remains resource-intensive and, by itself, does not lead to widespread practice change. Health systems face significant barriers to sustaining traditional instructor-led training models. To improve scalability and access for less-resourced organizations, we developed a 90-minute asynchronous, avatar-based digital guide training (DGT) as an alternative to our well-studied 3.5 hour synchronous instructor-led training (ILT). Methods We are conducting a pilot randomized controlled trial comparing the effectiveness of DGT to ILT using the Serious Illness Conversation Guide. Clinicians complete post-training surveys assessing attitudes, confidence, and self-efficacy. A total of 48 clinicians across two sites will be randomized (12 in DGT, 12 in ILT, at each site). SIC documentation data will be collected three months before and after training completion. Results To date, 23 participants have completed the study (12 in DGT, 11 in ILT). There are no significant differences between groups in demographics (profession, specialty, experience, gender, race). All participants (100%) of both training types agreed or strongly agreed that the teaching methods were effective. Confidence scores significantly increased in both groups (p<0.01). DGT participants showed a 15.6-point increase (SD 15.2; 65.5 before, 81.1 after), while ILT participants increased by 18.2 points (SD 8.5; 55.6 before, 73.8 after). Additional survey data for 25 participants and conversation outcome data for all 48 participants are pending at time of abstract submission. Discussion Preliminary results show both training methods improve clinician attitudes, confidence, self-efficacy following both training modalities. The small size of the current sample limits the power to detect significant differences, however data collection and analysis will be completed by the time of the proposed presentation. Unique Contribution Ariadne Labs’ avatar-based guide training is the first asynchronous, low-cost training for SICs. Evaluating its effectiveness compared to the instructor-led model is important to ensuring that the quality of training is retained in this more affordable, scalable approach. Implications A digital training model can expand access to SIC training for more clinicians. By reducing the time and resources spent on training coordination, health systems can shift efforts toward implementation strategies that drive real practice change.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».