Computers in the clinical encounter: a scoping review and thematic analysis
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: Patient-clinician communication has been associated with increased patient satisfaction, trust in the clinician, adherence to prescribed therapy, and various health outcomes. The impact of health information technology (HIT) on the clinical encounter in general and patient-clinician communication in particular is a growing concern. The purpose of this study was to review the current literature on HIT use during the clinical encounter to update best practices and inform the continuous development of HIT policies and educational interventions. METHODS: We conducted a literature search of four databases. After removing duplicates, reviewing titles and abstracts, performing a full-text review, and snowballing from references and citations, 51 articles were included in the analysis. We employed a qualitative thematic analysis to compare and contrast the findings across studies. RESULTS: Our analysis revealed that the use of HIT affects consultations in complex ways, impacting eye contact and gaze, information sharing, building relationships, and pauses in the conversation. Whether these impacts are positive or negative largely depends on the combination of consultation room layout, patient and clinician styles of interaction with HIT as well as each other, and the strategies and techniques employed by clinicians to integrate HIT into consultations. DISCUSSION: The in-depth insights into the impact of HIT on the clinical encounter, especially the strategies and techniques employed by clinicians to adapt to using HIT in consultations, can inform policies, educational interventions, and research. CONCLUSION: In contrast to the common negative views of HIT, it affects the clinical encounter in multiple ways. By applying identified strategies and best practices, HIT can support patient-clinician interactions rather than interfering with them.
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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 | 0,043 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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