Are Physicians Ready for Patients With Internet-Based Health Information?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of patients bring Internet-based health information to medical consultations. However, little is known about how physicians experience, manage, and view these patients. OBJECTIVE: This study aimed to advance the understanding of the effects of incorporating Internet-based health information into routine medical consultations from physicians' perspectives, using a qualitative approach. METHODS: Six focus groups were conducted with 48 family physicians practising in Toronto. The data were analyzed using qualitative methods of content analysis and constant comparison, derived from grounded theory approach. RESULTS: Three overarching themes were identified: (1) perceived reactions of patients, (2) physician burden, and (3) physician interpretation and contextualization of information. Physicians in our study generally perceived Internet-based health information as problematic when introduced by patients during medical consultations. They believed that Internet information often generated patient misinformation, leading to confusion, distress, or an inclination towards detrimental self-diagnosis and/or self-treatment. Physicians felt these influences added a new interpretive role to their clinical responsibilities. Although most of the physicians felt obliged to carry out this new responsibility, the additional role was often unwelcome. Despite identifying various reactions of patients to Internet-based health information, physicians in our study were unprepared to handle these patients. CONCLUSION: Effective initiatives at the level of the health care system are needed. The potential of Internet-based health information to lead to better physician-patient communication and patient outcomes could be facilitated by promoting physician acknowledgment of increasing use of the Internet among patients and by developing patient management guidelines and incentives for physicians.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle