The Structure of Clinical Consultation: A Case of Non-Native Speakers of English as Participants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In many parts of the world, patients may find it difficult to visit doctors who share the same language and culture due to the intermingling of people and international recruitment of doctors among many other reasons. In these multilingual multicultural settings (MMSs), doctor-patient interactions face new communication challenges. This study aims to identify the structure of clinical consultation and its phases in an MMS where both doctors and patients are non-native speakers (NNSs) of English. METHOD: This study takes on a discourse analytic approach to examine the structure of clinical consultation as an activity type. 25 clinical consultation sessions between non-native speakers of English in a public healthcare centre in Malaysia were audio-recorded. FINDINGS & DISCUSSION: The results show that there are some deviations from the mainstream structure of clinical consultations although, in general, the pattern is compatible with previous studies. Deviations are particularly marked in the opening and closing phases of consultation. CONCLUSION: In almost all interactions, there is a straightforward manner of beginning medical consultations. The absence of greetings may have naturally reduced the length of talk. Hence, by directly entering medical talks, the doctors voice their concern on the curing aspects of the consultation rather than its caring facets. The preference of curing priority to caring is more goal-oriented and in alignment with the consultation as an activity type.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».