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Enregistrement W1968588668 · doi:10.2196/med20.1996

Physicians' Motives for Professional Internet Use and Differences in Attitudes Toward the Internet-Informed Patient, Physician–Patient Communication, and Prescribing Behavior

2012· article· en· W1968588668 sur OpenAlexvenueno aff
Martina Moick, Ralf Terlutter

Notice bibliographique

RevueMedicine 2 0 · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetPsychologyMedicineFamily medicineMedical educationInternet privacyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physicians have differing motives for using the Internet and Internet-related services in their professional work. These motives may affect their evaluation of patients who bring with them health-related information from the Internet. Differing motives may also affect physician-patient communication and subsequent prescribing behavior. OBJECTIVES: to segment physicians into types based on their motives for using the internet in connection with professional activities and to analyze how those segments differ in their attitudes in three areas: toward patients who bring along Internet-sourced information; in their own subsequent prescribing behavior; and in their attitudes toward using the Internet to communicate with patients in future. METHODS: We surveyed 287 German physicians online from three medical fields. To assess physicians' motives for using the Internet for their professional activities, we asked them to rate their level of agreement with statements on a 7-point scale. Motive statements were reduced to motive dimensions using principal component analysis, and 2-step cluster analysis based on motive dimensions identified different segments of physicians. Several statements assessed agreement or disagreement on a 7-point scale physicians' attitudes toward patients' bringing Internet information to the consultation and their own subsequent prescribing behavior. Further, we asked physicians to indicate on a 7-point scale their valuation of the Internet for physician-patient communication in the future. Data were then subjected to variance and contingency analyses. RESULTS: we identified three motive dimensions for internet use: (1) being on the cutting edge and for self-expression (Cronbach alpha = .88), (2) efficiency and effectiveness (alpha = .79), and (3) diversity and convenience (alpha = .71). These three factors accounted for 71.4% of the variance. Based on physicians' motives for using the Internet, four types of physician Internet user were identified: (1) the Internet Advocate (2), Efficiency-Oriented, (3) Internet Critic, and (4) Driven Self-expressionist. Groups differed significantly concerning (1) their attitude toward informed patients in general (F 1234 = 9.215, P < .001), (2) perceived improvement in the physician-patient relationship Internet information brings (F 1234 = 5.386, P < .001), (3) perceived accuracy of information the patient brings (F 1234 = 3.658, P = .01), and (4) perceived amount of time needed to devote to an Internet-informed patient (F 1234 = 3.356, P = .02). Physician segments did not differ significantly in reported prescribing behavior (F 1234 = 1.910, P = .13). However, attitudes toward using the Internet to communicate with patients in future differed significantly (F 1234 = 23.242, P < .001). CONCLUSIONS: Based on self-reporting by German physicians of their motives for professional Internet use, we identified four types of Internet users who differ significantly in their attitude toward patients who bring along Internet information and their attitudes toward using the Internet to communicate with patients in future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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