E-mail Communication in the OB/GYN Office: Analysis of Patient E-mails to Their OB/GYN
Notice bibliographique
Résumé
Background: How patients use e-mail with their obstetrician-gynecologists (ob/gyns) is unknown. E-mail was originally created as a tool for health care professionals yet physicians remain reluctant to adopt e-mail as a form of communication with patients. Many cite concerns of patient misuse, risk management issues, and uncompensated time commitment. The primary objective of this study was to examine the details of e-mail generated by patients to their ob/gyns. A secondary objective was to examine e-mails that corroborate physician concern about e-mail. Methods: A retrospective observational study was performed. E-mails from patients sent to two ob/gyns were examined. Results: Three hundred patient initiated e-mails were generated by 127 patients. Seventy-eight percent were sent during office hours and 87% of e-mails were sent on weekdays. Thirty-seven percent involved symptoms, 14% test results, 13% administrative, 12% contraception, 11% prescriptions, 8% other and 5% social. Three percent of e-mails met the definition of misuse. There were 594 follow-up e-mails exchanged from the initial 300 e-mails. Each physician received up to 6 e-mails daily. Conclusions: Patients use e-mail as an alternative to calling. More than 50% of e-mails relate to symptoms and test results. This study substantiated concerns about e-mail misuse by patients. New policies must be created to ensure that e-mail with patients is safe, effective and attractive for physicians as a form of communication with patients. J Clin Gynecol Obstet. 2014;3(1):8-13 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jcgo232e
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 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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».