Physician Trust in the Patient: Development and Validation of a New Measure
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mutual trust is an important aspect of the patient-physician relationship with positive consequences for both parties. Previous measures have been limited to patient trust in the physician. We set out to develop and validate a measure of physician trust in the patient. METHODS: We identified candidate items for the scale by content analysis of a previous qualitative study of patient-physician trust and developed and validated a scale among 61 primary care clinicians (50 physicians and 11 nonphysicians) with respect to 168 patients as part of a community-based study of prescription opioid use for chronic, nonmalignant pain in HIV-positive adults. Polychoric factor structure analysis using the Pratt D matrix was used to reduce the number of items and describe the factor structure. Construct validity was tested by comparing mean clinician trust scores for patients by clinician and patient behaviors expected to be associated with clinician trust using a generalized linear mixed model. RESULTS: The final 12-item scale had high internal reliability (Cronbach α =.93) and a distinct 2-factor pattern with the Pratt matrix D. Construct validity was demonstrated with respect to clinician-reported self-behaviors including toxicology screening (P <.001), and refusal to prescribe opioids (P <.001) and with patient behaviors including reporting opioids lost or stolen (P=.008), taking opioids to get high (P <.001), and selling opioids (P<.001). CONCLUSIONS: If validated in other populations, this measure of physician trust in the patient will be useful in investigating the antecedents and consequences of mutual trust, and the relationship between mutual trust and processes of care, which can help improve the delivery of clinical care.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».