Effects of physician gender on patient satisfaction.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure the impact of physician gender on patient satisfaction, controlling for confounding patient variables, and to examine the extent to which differences in satisfaction with male and female physicians can be explained by physician practice styles. METHOD: New adult patients (n=509) were randomized to see male and female primary care physicians at a university medical center outpatient facility. Patient sociodemographics and self-reported health status (using the Medical Outcomes Study Short Form-36) were measured before the initial visit, and satisfaction with the physician was measured immediately following the visit. The entire medical encounter was videotaped and physician practice style was later analyzed using the Davis Observation Code. RESULTS: Female physicians spent a significantly greater proportion of the visit on preventive services and counseling than male physicians did, and male physicians devoted more time to technical practice behaviors and discussions of substance abuse. Visit length was not significantly different for male and female physicians. Patients of female physicians were more satisfied than were those of male physicians, even after adjusting for patient characteristics, visit length, and physician practice style behaviors. CONCLUSION: Patient satisfaction with primary care physicians appears to be influenced not only by patient characteristics and physician behaviors, but also by the gender of the provider. Possible explanations for this may be that psychosocial aspects of the physician-patient interaction are different for male and female physicians. Patients may also bring expectations about female physicians to the encounter, presuming them to be more empathetic, nurturing, and responsive.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 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 ».