Comparing the impact of video feedback and group discussion on patient education performance among medical interns: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective patient education is critical in managing chronic diseases, improving patient outcomes, and reducing healthcare burdens. This study aimed to compare the impact of video feedback (VFB) and group discussion (GD) training on the patient education performance of medical interns. METHOD: In this double-blind randomized controlled trial, 78 medical interns at Shiraz University of Medical Sciences (2019) were assigned to VFB or GD groups using closed-envelope randomization. Both groups attended six 2-hour workshops with standardized scenarios. Performance was assessed using the Objective Structured Long Examination Record (OSLER) checklist before (OSLER1) and one month after the intervention (OSLER2). Primary outcome was the difference in mean post-intervention OSLER scores. Analyses included Mann-Whitney U and Wilcoxon tests. RESULT: Seventy-six interns completed the study. No significant differences in demographic features (p > 0.05) or baseline scores (p = 0.21). Both groups demonstrated significant improvements in OSLER scores after the intervention (P < 0.001). The GD group's mean OSLER1 score increased from 4.38 ± 1.04 to 8.43 ± 1.85 (p < 0.001), while the VFB group's scores rose from 5.10 ± 2.09 to 17.44 ± 1.10 (p < 0.001). The VFB group significantly outperformed the GD group in post-intervention scores (p < 0.001), with a mean score improvement of 12.33 ± 2.53 compared to 4.05 ± 2.05 in the GD group (p < 0.001). CONCLUSION: Both training methods improved interns' patient education performance, with VFB showing substantially greater gains. Video feedback may be a more effective approach for enhancing communication skills in clinical training. Further research is warranted to assess long-term impact and broader applicability. TRIAL REGISTRATION: A clinical trial number is not applicable.
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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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».