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Enregistrement W2111101785 · doi:10.22230/cjc.2007v32n3a1959

Asymmetrical Talk between Physicians and Patients: A Quantitative Discourse Analysis

2007· article· en· W2111101785 sur OpenAlexafffundvenue
Han Z. Li, Naghmeh G. Desroches, Young-ok Yum, George Deagle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Communication · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGrand River HospitalUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésInterviewPatient satisfactionFamily medicineDiscourse analysisPsychologyMedicineSocial psychologyNursingSociologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the discursive dynamics between physicians and patients in order to understand associations between physicians’ communication patterns and patient satisfaction. Fieldwork was conducted in a clinic in northern British Columbia. Thirty-one physician-patient consultations were audiotaped, and follow-up questionnaires on satisfaction were filled out by patients. The Roter Interaction Analysis System was used to examine nine categories of talk. Our study confirmed previous assertions that physicians’ and patients’ talk patterns are highly asymmetrical. Physicians controlled the medical consultation by asking more questions than patients, and patients did not necessarily appreciate this type of communication. Male physicians tended to make more facilitative remarks when interviewing female than male patients, which was negatively correlated with patient satisfaction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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