Patient-Provider Communications in Outpatient Clinic Settings: A Clinic-Based Evaluation of Mobile Device and Multimedia Mediated Communications for Patient Education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have provided evidence of the importance of quality provider-patient communications and have suggested improvements to patient understanding by using video-based instruction. OBJECTIVE: The objective of this study was to understand how mobile information technology assisted video and three-dimensional (3D) image instruction, provided by a health care worker, influences two categories of outcome: (1) patient understanding of information about their condition and detailed medical discharge instructions; and (2) patient perceptions and attitudes toward their health care providers, which included physicians, nurses, and staff. We hypothesize that video and 3D image instruction, provided on a mobile, tablet hardware platform, will improve patient understanding about the diagnostic testing, diagnoses, procedures, medications, and health topics provided to them. We also propose that use of the tablet/video combination will result in improved attitudinal evaluation by patients of their providers and the treatment plan. METHODS: This study evaluated a hospital clinic-based trial (patient N=284) of video and 3D image instruction, provided on a mobile, tablet hardware platform, and its potential to improve patient understanding about the diagnostic testing, diagnoses, procedures, medications, and health topics provided to them. RESULTS: Results showed strong evidence that the system was perceived as helpful for improving patient understanding, and that it improved communication between physicians and patients (P<.001). The advanced age of some patients had no effect on their perceptions of the tablet-based mediation. Physician comments provided useful insights on effective use of such systems in the future. Implications for further development and future research are discussed. CONCLUSIONS: This study added to the body of evidence that computer-assisted video instructional systems for patients can improve patient understanding of medical instructions from their health care providers and assist with patient compliance. In addition, such systems can be appealing to both patient and provider.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».