Improving Communication Between Doctors and Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We wanted to assess the effectiveness of intensive education for physicians compared with a traditional session on communicating with breast cancer patients. METHODS: A randomized controlled trial was conducted in practices in London, Hamilton, and Toronto, Canada, with 17 family physicians, 16 surgeons, and 18 oncologists, and with 102 patients of the surgeons and oncologists. Doctors were randomized to 1 of 2 continuing education approaches: a traditional 2-hour version (control group), or a new 6-hour intensive version including exploring the patients' perspectives and reviewing videotapes and receiving feedback (intervention group). Communication behavior of the physicians was measured objectively both before and after the intervention. As well, 4 postintervention patient outcomes were measured, by design only for surgeons and oncologists: patient-centerdness of the visit, satisfaction, psychological distress, and feeling better. RESULTS: No significant differences were found on the communication score of the intervention vs the control physicians when controlling for preintervention communication scores. Intervention family physicians, however, had significantly higher communication subscores than control family physicians. Also, patients of the intervention surgeons and oncologists were significantly more satisfied (scores of 82.06 vs 77.78, P = .03) and felt better (88.2% vs 70.6%, P=.02) than patients of the control surgeons and oncologists when controlling for covariates and adjusting for clustering within doctor. CONCLUSIONS: The continuing medical education intervention was effective in terms of some but not all physician and patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».