Patient, consumer, client, or customer: what do people want to be called?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To clarify preferred labels for people receiving health care. BACKGROUND: The proper label to describe people receiving care has evoked considerable debate among providers and bio-ethicists, but there is little evidence as to the preferences of the people involved. DESIGN: We analysed dictionary definitions as to the derivation and connotations of such potential labels as: patient, client, customer, consumer, partner and survivor. We then surveyed outpatients from four clinical populations in Ontario, Canada about their feelings about these labels. SETTING AND PARTICIPANTS: People from breast cancer (n = 202), prostate disease (n = 202) and fracture (n = 202) clinics in an urban Canadian teaching hospital (Sharpe study), and people with HIV/AIDS at 10 specialty care clinics and three primary care practices affiliated with the HIV Ontario Observational Database (n = 431). VARIABLES AND OUTCOME MEASURES: The survey instruments included questions about opinion of label, role in treatment decision-making (the Problem Solving Decision Making scale), trust, use of information and health status. RESULTS: Our respondents moderately liked the label 'patient'. The other alternatives evoked moderate to strong dislike. CONCLUSIONS: Many alternatives to 'patient' incorporate assumptions (e.g. a market relationship) which care recipients may also find objectionable. People who are receiving care find the label 'patient' much less objectionable than the alternatives that have been suggested.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| 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 | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».