Communication Skills After Graduation: Opinions of Polish Healthcare Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Antonina Doroszewska,1 Iwona Drozdowska,1 Maciej Mikołajczak,1 Adam Jasiura,2 Joanna Zawanowska1 1Department of Medical Communication, Medical University of Warsaw, Warsaw, Poland; 2Maria Sklodowska-Curie National Research Institute of Oncology, Gliwice Branch, Gliwice, PolandCorrespondence: Iwona Drozdowska, Department of Medical Communication, Medical University of Warsaw, Litewska 16 Street, Warsaw, 00-575, Poland, Tel +48221169270, Email iwona.drozdowska@wum.edu.plBackground: Compulsory education of communication skills has begun to develop in Poland over the past several years. The aim of this study was to explore perception of preparation by the universities and self-assessment in communication skills among Polish doctors, nurses and midwives.Methods: The research was based on an online survey examining 22 communication skills. A list of communication skills was created based on the recommendations for teaching medical communication described in the Calgary-Cambridge model. Data collection took place from March to July 2022. The sample consisted of a variety of health professions, including physicians, nurses and midwives.Results: The results show that medical school graduates who took part in the survey rated their preparation in communication skills as low and the number of hours dedicated to communication training as insufficient. The most challenging aspects of communication skills include dealing with patient aggression, handling patients who express complaints, grievances, or expectations and discussing non-medical treatments with patients. The surveyed nurses and midwives rated their overall preparation significantly higher than physicians and felt strong in showing empathy. Doctors in turn assessed their task-oriented communication skills as much better.Conclusion: The respondents emphasized the importance of communication skills training. Our findings underscore the urgent need for structured, longitudinal communication training within medical education, supported by systemic changes at the levels of policy, curriculum design, and faculty development. Communication skills must be prioritized as core clinical competencies across all health professions, not treated as peripheral elements of medical education and ideally should be continued throughout one’s medical career and postgraduate education. Particular emphasis should be placed on teaching how to manage patient aggression, address complaints, and communicate with patients who pursue alternative medicine and not evidence based treatment. These results may also assist universities in other countries, where medical curricula are being implemented.Keywords: communication skills, self-assessment, undergraduate medical students, assessment of teaching communication skills
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».