“It Was the Best Decision of My Life”: a thematic content analysis of former medical tourists’ patient testimonials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical tourism is international travel with the intention of receiving medical care. Medical tourists travel for many reasons, including cost savings, limited domestic access to specific treatments, and interest in accessing unproven interventions. Medical tourism poses new health and safety risks to patients, including dangers associated with travel following surgery, difficulty assessing the quality of care abroad, and complications in continuity of care. Online resources are important to the decision-making of potential medical tourists and the websites of medical tourism facilitation companies (companies that may or may not be affiliated with a clinic abroad and help patients plan their travel) are an important source of online information for these individuals. These websites fail to address the risks associated with medical tourism, which can undermine the informed decision-making of potential medical tourists. Less is known about patient testimonials on these websites, which can be a particularly powerful influence on decision-making. METHODS: A thematic content analysis was conducted of patient testimonials hosted on the YouTube channels of four medical tourism facilitation companies. Five videos per company were viewed. The content of these videos was analyzed and themes identified and counted for each video. RESULTS: Ten main themes were identified. These themes were then grouped into three main categories: facilitator characteristics (e.g., mentions of the facilitator by name, reference to the price of the treatment or to cost savings); service characteristics (e.g., the quality and availability of the surgeon, the quality and friendliness of the support staff); and referrals (e.g., referrals to other potential medical tourists). These testimonials were found either not to mention risks associated with medical tourism or to claim that these risks can be effectively managed through the use of the facilitation company. The failure fully to address the risks of medical tourism can undermine the informed decision-making of potential medical tourists, particularly given the considerable influence on decision-making by patient testimonials. CONCLUSIONS: Regulation of these global companies is difficult, making the development of testimonials highlighting the risks of medical tourism essential. Additional research is needed on the impact of patient testimonial videos on the decision-making of potential medical tourists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».