Training patients to ask information verifying questions in medical interviews
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The main purpose of the paper was to examine whether a short patient training session on various ways of requesting physicians to clarify a piece of previously elicited information during medical consultation would improve information communication, thus increasing patient satisfaction. Design/methodology/approach A total of 114 adult patients voluntarily participated in the study which was carried out at a clinic in Canada. Half of the participants were randomly assigned to the experimental group and half to the control group. Males and females were evenly distributed in both experimental and control groups. Prior to their medical visits, participants in the experimental group received 10‐15‐minute face‐to‐face training, whereas the control group did not receive any training. The purpose of the training was to facilitate information transmission, with the intention to increase communication effectiveness and patient satisfaction. Immediately after their medical visits, all participants filled out a patient satisfaction questionnaire. Findings On all four dimensions of patient satisfaction (i.e. overall satisfaction, relationship satisfaction, communication satisfaction and expertise satisfaction), patients who received training scored significantly higher (were more satisfied) than patients who received no training. No consistent gender differences were found in patient satisfaction in both experimental and control groups. Research limitations/implications This study applied a psycholinguistics theory, conversational grounding, to the field of patient education and achieved positive results. Practical implications The success of the short training session provides health practitioners with a new method to help patients communicate more effectively, thus increasing satisfaction in medical interviews. Originality/value Focuses on a means to elicit information from patients in medical consultations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».