Physicians' social competence in the provision of care to persons living in poverty: research protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of the physician-patient therapeutic relationship is a key factor in the effectiveness of care. Unfortunately, physicians and people living in poverty inhabit very different social milieux, and this great social distance hinders the development of a therapeutic alliance. Social competence is a process based on knowledge, skills and attitudes that support effective interaction between the physician and patient despite the intervening social distance. It enables physicians to better understand their patients' living conditions and to adapt care to patients' needs and abilities. METHODS/DESIGN: This qualitative research is based on a comprehensive design using in-depth semi-structured interviews with 25 general practitioners working with low-income patients in Montreal's metropolitan area (Québec, Canada). Physicians will be recruited based on two criteria: they provide care to low-income patients with at least one chronic illness, and are identified by their peers as having expertise in providing care to a poor population. For this recruitment, we will draw upon contacts we have made in another research study (Loignon et al., 2009) involving clinics located in poor neighbourhoods. That study will include in-clinic observations and interviews with physicians, both of which will help us identify physicians who have developed skills for treating low-income patients. We will also use the snowball sampling technique, asking participants to refer us to other physicians who meet our inclusion criteria. The semi-structured interviews, of 60 to 90 minutes each, will be recorded and transcribed. Our techniques for ensuring internal validity will include data analysis of transcribed interviews, indexation and reduction of data with software qualitative analysis, and development and validation of interpretations. DISCUSSION: This research project will allow us to identify the dimensions of the social competence process that helps physicians establish therapeutic relationships with low-income patients living with chronic illness. This study will also offer concrete recommendations for improving health interventions among low-income patients and for helping them to better manage their chronic illnesses. Ultimately, our aim is to strengthen the capacity of the health care system and of professionals to provide care that is adapted to the social conditions of people living in poverty.
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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 | 0,086 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,012 |
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 ».