Instrumental and socioemotional communications in doctor-patient interactions in urban and rural clinics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Location of practice, such as working in a rural or urban clinic, may influence how physicians communicate with their patients. This exploratory pilot study examines the communication styles used during doctor-patient interactions in urban and rural family practice settings in Western Canada. METHODS: We analyzed observation and interview data from four physicians practicing in these different locations. Using a grounded theory approach, communications were categorized as either instrumental or socioemotional. Instrumental communication refers to "cure-oriented interactions" and tends to be more task-oriented focusing on the patient's health concerns and reason for the appointment. In contrast, socioemotional communication refers to more "care-oriented interactions" that may make the patient feel comfortable, relieve patient anxiety and build a trusting relationship. RESULTS: The physicians in small, rural towns appear to know their patients and their families on a more personal level and outside of their office, and engage in more socioemotional communications compared to those practicing in suburban clinics in a large urban centre. Knowing patients outside the clinic seems to change the nature of the doctor-patient interaction, and, in turn, the doctor-patient relationship itself. Interactions between urban doctors and their patients had a mixture of instrumental and socioemotional communications, while interactions between rural doctors and their patients tended to be highly interpersonal, often involving considerable socioemotional communication and relationship-building. CONCLUSIONS: Despite the different ways that doctors and patients communicate with each other in the two settings, rural and urban doctors spend approximately the same amount of time with their patients. Thus, greater use of socioemotional communication by rural doctors, which may ease patient anxiety and increase patient trust, did not appear to add extra time to the patient visit. Research suggests that socioemotional communication may ultimately lead to better patient outcomes, which implies that health differences between rural and urban settings could be linked to differences in doctor-patient communication styles.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».