Patient Trust
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' trust in their health care providers may affect their satisfaction and health outcomes. Despite the potential importance of trust, there are few studies of its correlates using objective measures of physician behavior during encounters with patients. METHODS: We assessed physician behavior and length of visit using audio tapes of encounters of 2 unannounced standardized patients (SPs) with 100 community-based primary care physicians participating in a large managed care organization. Physician behavior was assessed via 3 components of the Measure of Patient-Centered Communication (MPCC) scale. The Primary Care Assessment Survey (PCAS) trust subscale was administered to 50 patients from each physician's practice and to SPs. We used multilevel modeling to examine the associations between physicians' Patient-Centered Communication during the SP visits and ratings of trust by both patients and SPs. RESULTS: Component 1 of the MPCC, which explored the patient's experience of the disease and illness, was independently associated with patient's rating of trust in their physician. A I SD increase in this score was associated with 0.08 SD increase in trust (95% confidence interval 0.02-0.14). Each additional minute spent in SP visits was also independently associated with 0.01 SD increase in patient trust. (95% confidence interval 0.0001-0.02). Component 1 and visit length were also positively associated with SP trust ratings. CONCLUSIONS: Physician verbal behavior during an SP encounter is associated with trust reported by SPs and patients. Research is needed to determine whether interventions designed to enhance physicians' exploration patients' experiences of disease and illness improves trust. Key Words: physician-patient relationship, patient-centered care, trust, physician behavior
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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 | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,011 |
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 ».