Impact of Virtual Simulation and Coaching on the Interpersonal Collaborative Communication Skills of Speech-Language Pathology Students: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Communication between clinicians, teachers, and family members is a critical skill when addressing and providing for the individual needs of patients. However, graduate students in speech-language pathology (SLP) programs often have limited opportunities to practice these skills prior to or during externship placements. The purpose of this study was to explore the use of virtual-reality based rehearsal with coaching on the interpersonal collaborative communication skills of SLP graduate students when delivering information regarding a singular patient to different stakeholders. Three graduate students completing their third semester in a SLP program participated in the study. Each participant was provided a clinical case scenario and asked to deliver recommendations related to the client’s communication abilities to a single adult avatar portraying either a parent, teacher, or pediatrician. This task was repeated twice to allow assessment of performance across multiple trials. A brief reflection and coaching period was provided between trials with the same avatar. All interactions were scored using the Situation, Background, Assessment, Recommendation, and Communication (SBAR-C) tool. All participants demonstrated improved communication skills between their first and second trial with each avatar as measured by the SBAR-C. Social validity surveys with participants revealed that they found the intervention to be valid and acceptable.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».