Use of the Roter interaction analysis system to analyze veterinarian-client-patient communication in companion animal practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify specific components of veterinarian-client-patient communication during clinical appointments in companion animal practice. DESIGN: Cross-sectional descriptive study. SAMPLE POPULATION: A random sample of 50 companion animal practitioners in southern Ontario and a convenience sample of 300 clients and their pets. PROCEDURE: For each practitioner, 6 clinical appointments (3 wellness appointments and 3 appointments related to a health problem) were videotaped, and the Roter interaction analysis system (RIAS) was used to analyze the resulting 300 videotapes. Statements made during each appointment were classified by means of a communication framework reflecting the 4 essential tasks of the appointment (ie, data gathering, education and counseling, relationship building, and activation and partnership). RESULTS: 57% of the veterinarians contacted (50/87) and 99% of the clients contacted agreed to participate in the study. Mean duration of the appointments was 13 minutes. Typically, veterinarians contributed 62% of the total conversation and clients contributed 38%. Fifty-four percent of the veterinarian interaction was with the client, and 8% was with the pet. Data gathering constituted 9% of the veterinarian-to-client communication and was primarily accomplished through closed-ended questioning; 48% of veterinarian-to-client communication involved client education and counseling, 30% involved relationship building, and 7% involved activation and partnership (the remaining 6% constituted orientation). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggest that the RIAS was a reliable method of assessing the structure, process, and content of veterinarian-client-patient communication and that some veterinarians do not use all the tools needed for effective communication.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle