Can patients be ‘attached’ to healthcare providers? An observational study to measure attachment phenomena in patient–provider relationships
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop and assess the validity of measures of patients' attachment-related perceptions of experiences with healthcare providers (HCPs). SETTING: Online survey. PARTICIPANTS: 181 people provided consent and 119 completed the survey (66%). Most participants were women (80%). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Questions were developed to assess possible attachment functions served by an HCP and patients' attachment-related attitudes towards an HCP. Scales were constructed based on exploratory factor analysis. Measures of adult attachment, therapeutic alliance, perceived HCP characteristics and health utilisation were used to validate scales. RESULTS: Possible safe haven and secure base functions served by HCPs were strongly endorsed. A model with good fit (root mean square error of approximation=0.056) yielded 3 factors: 'HCP experienced as supportive and safe' (SUPPORT, α=0.94), 'HCP experienced as aversive' (AVERSE, α=0.86) and 'more and closer contact wanted with HCP' (WANT, α=0.85). SUPPORT was correlated with positive HCP characteristics and not with attachment insecurity. AVERSE was inversely correlated with positive HCP attributes and correlated with attachment insecurity. WANT was unrelated to positive HCP attributes, but correlated with attachment insecurity. Frequency of HCP contact was related to WANT (Kruskal-Wallis=21.9, p<0.001) and SUPPORT (Kruskal-Wallis=13.2, p=0.02), but not to AVERSE (Kruskal-Wallis=1.7, p=0.89). CONCLUSIONS: Patients attribute attachment functions of secure base and safe haven to HCPs. SUPPORT is related to positive appraisal of HCP characteristics; AVERSE is associated with discomfort in the HCP relationship that is related with perceived HCP characteristics and patients' insecure attachment; WANT is associated with unmet needs for connection with an HCP related to insecure attachment, but not to perceived HCP characteristics. These scales may be useful in studying the application of attachment theory to the HCP-patient relationship.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».