Use of the measure of patient-centered communication to analyze euthanasia discussions in companion animal practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize veterinarian-client communication with undisclosed standardized clients (USCs) during discussions regarding euthanasia of a pet. DESIGN: Descriptive study. SAMPLE POPULATION: 32 companion animal veterinarians (16 males and 16 females) in southern Ontario. PROCEDURES: During 2 clinic visits, 2 cases (a geriatric dog with worsening arthritis and a cat with inappropriate urination) designed to stimulate discussion regarding euthanasia of a pet were presented by different USCs (individuals trained to consistently present a particular case to veterinarians without disclosing their identity). Discussions were audio recorded and analyzed by use of the measure of patient-centered communication (MPCC [a tool to assess and score physician communication behaviors]). Veterinarian and client statements were classified by means of 3 patient-centered components: exploring both the disease and the illness experience, understanding the whole person, and finding common ground. RESULTS: 60 usable recorded discussions were obtained (31 veterinarians; 30 discussions/case). Overall, MPCC scores were significantly lower for the geriatric dog case. For both cases, veterinarians scored highest on finding common ground and lowest on exploring both the disease and the illness experience. Lack of exploration of client feelings, ideas, and expectations and the effect of the illness on the animal's function resulted in low scores among veterinarians. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results indicated that the use of USCs and the MPCC are feasible methods for analysis of veterinarian-client communication during companion animal euthanasia discussions. Findings suggested that some veterinarians do not fully explore client concerns or facilitate client involvement in euthanasia decision making.
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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 | 0,006 |
| 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 ».