Veterinarian-client-patient communication patterns used during clinical appointments in companion animal practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify communication patterns used by veterinarians 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. The Roter interaction analysis system was used to analyze the resulting 300 videotapes, and cluster analysis was used to identify veterinarian communication patterns. RESULTS: 175 (58%) appointments were classified as having a biomedical communication pattern, and 125 (42%) were classified as having a biolifestyle-social communication pattern. None were classified as having a consumerist communication pattern. Twentythree (46%) veterinarians were classified as using a predominantly biomedical communication pattern, 19 (38%) were classified as using a mixed communication pattern, and 8 (16%) were classified as using a predominantly biolifestyle-social communication pattern. Pattern use was related to the type of appointment. Overall, 103 (69%) wellness appointments were classified as biolifestyle-social and 127 (85%) problem appointments were classified as biomedical. Appointments with a biomedical communication pattern (mean, 11.98 minutes) were significantly longer than appointments with a biolifestyle-social communication pattern (10.43 minutes). Median relationship-centered care score (ie, the ratio of client-centered talk to veterinarian-centered talk) was significantly higher during appointments with a biolifestyle-social communication pattern (1.10) than during appointments with a biomedical communication pattern (0.40). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggest that veterinarians in companion animal practice use 2 distinct patterns of communication. Communication pattern was associated with duration of visit, type of appointment, and relationship-centeredness. Recognition of these communication patterns has implications for veterinary training and client 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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».