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Enregistrement W2051204452 · doi:10.1515/come.2004.1.2.145

Reconceptualizing interruptions in physician-patient interviews: Cooperative and intrusive

2004· article· en· W2051204452 sur OpenAlexaff
Han Z. Li, Michael Krysko, Naghmeh G. Desroches, George Deagle

Notice bibliographique

RevueCommunication & Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily medicineMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results of past research on physician-patient interruption present an inconclusive picture. This study reconceptualizes interruption into cooperative and intrusive categories. Thirty physician-patient interviews, 13 male/male and 17 male/female, were audiotaped and microanalyzed. It was found that physicians did not interrupt patients more or vice versa. Rather, physicians and patients interrupted differently, the former more intrusively and the latter, more cooperatively. Furthermore, physicians did not dominate speaking turns nor speak more words than patients, as previously believed. We argue that their difference may not be measured by the number of words or speaking turns because it is embedded in their respective communication style. It was also found that female patients exhibited eleven times as much cooperative interruptions as did male patients. When physicians interrupted patients, they were unsuccessful only 6% of the time. When patients interrupted physicians, they were unsuccessful 32% of the time. The results of this study point out the necessity to reconceptualize interruptions in physician-patient interviews.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeQualitatif
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

Citations43
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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