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Record W7154731766 · doi:10.18725/oparu-59828

Fähigkeiten und Defizite in ärztlicher Gesprächsführung bei Medizinstudierenden im 5. Semester

2025· other· de· W7154731766 on OpenAlexaboutno aff
Vivica Frederike Sophie Tietje

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typeother
Languagede
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEthical standardsLicensureChild health

Abstract

fetched live from OpenAlex

Fragest.: Die Arzt-Patienten-Kommunikation ist ein wichtiger Bestandteil im Medizinstudium geworden. In Ulm geschieht der Unterricht in Kleingruppen und unter Einsatz von Schauspielpatienten. In der vorliegenden Studie sollte erhoben werden, welche Kompetenzen der Gesprächsführung von den Studierenden im 5. Semester schon beherrscht werden und wo Defizite bestehen. Weiter sollte untersucht werden, ob sich weibliche und männliche Studierende unterscheiden und was die Studierenden kennzeichnet, deren Gesprächsführung noch verbesserungswürdig ist. Methode: Es wurden Videoaufzeichnungen von Arzt-Patienten-Gesprächen zwischen Medizinstudierenden und Schauspielpatienten ausgewertet. Die Auswertung erfolgte über eine ins Deutsche übersetzte Version einer Ratingskala, die auf den Calgary-Cambridge Guide aufbaut. Die Skala erfasst insgesamt 12 Items und 38 zugeordneten Microskills. Die Items erfassen z.B. die Bereiche Gesprächseinstieg, Gesprächsstruktur, Zeigen von Unterstützung, Erkennen der individuellen Bedürfnisse des Patienten, Shared Decision Making. Alle Studierenden im ersten Block des WS 2020/2021 waren einverstanden, dass ihre Videos (anonymisiert) ausgewertet wurden. So konnten 72 Gespräche analysiert werden, ein Drittel der Ratings erfolgte durch zwei unabhängige Beurteilerinnen. Ergebn.: Viele der erhobenen Microskills wurden von den Studierenden in gutem Ausmaß gezeigt (erfüllt von mehr als 80% der Studierenden). Besondere Schwierigkeiten zeigten sich in den Microskills Klären der Agenda (von 12% der Studierenden gezeigt), Zusammentassung in regelmäßigen Abständen (38%), Erfassen des Verständnisses des Patienten (10%), Strukturierung in Abschnitte (20%). Studierende, die besser beurteilt wurden, unterschieden sich signifikant von den schlechteren in den Microscills Klären der Agenda, Strukturierung des Gesprächs, Abprüfen des Verständnisses des Patienten, Anbieten eines Sicherheitsnetzes/Notfallnummern. Weibliche Studierende zeigten signifikant mehr Besorgnis und Bereitschaft zu helfen als männliche Studierende. Schlussfolgerung: Teilbereiche der Gesprächsführung werden von den Studierenden im 5. Semester, auch ohne gezieltes Training in Gesprächsführung, schon gut umgesetzt. Es zeigen sich dennoch deutliche Lücken und Defizite, die die Notwendigkeit des gezielten Trainings in Arzt-Patienten-Kommunikation unterstreichen. Dieses sollte vor allem in Richtung aktive Gesprächsstrukturierung und Einbeziehung des Verständnisses der Patienten gehen.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.022
metaresearch head score (Gemma)0.078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.114

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0220.078
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.366
Teacher spread0.317 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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