Optimizing the Reliability of Communication Skills Assessment in Clinical Dentistry: A Generalizability Study
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Introduction Communication skills are universally recognised as a core competency. This study aims to develop and validate an CCG-adapted instrument for communication skills in clinical settings that can be used by trainees themselves (self-assessment). Methods This study was conducted at Damascus University Dental School, Syria in 2024 within authentic clinical settings. Based on Calgary Cambridge Guide, a 31-item assessment instrument was developed, translated and cross-culturally validated for the Syrian Arabic context. An assessment comprised six consultation sessions with six patients (three real and three standardized) was conducted. After each consultation, students and patients completed the assessment form. A balanced, fully crossed, three-facet design Generalizability (G) and decision (D) studies were used to assess reliability for student and patient assessments. Structural validity was evaluated using exploratory factor analysis (EFA) . Results Self-assessment demonstrated excellent reliability (G-coefficient = 0.93), reaching >0.90 with four cases. Patient assessments showed moderate reliability (G = 0.66), with Decision studies projecting improvements to 0.72 with 8 raters, 0.80 with 13 raters, and ~0.90 with ≥30 raters. Reliability estimates for real patients (G = 0.51) were comparable to standardized patients (G = 0.55), with differences narrowing as rater numbers increased. Exploratory factor analysis indicated a one-factor solution explaining 52.1% of the variance. Conclusion A validated self-assessment tool can foster communication skills development, while real patients provide reliability comparable to standardized patients, offering cost-effective, authentic, and participatory approaches. This first Arabic version of the tool addresses training gaps in communication skills in the Arab region.</ns3:p>
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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 | 0,009 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».