Identification of Patient-Perceived Barriers to Communication between Patients and Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Barriers to full disclosure and communication of complete and accurate health history from patients to their physicians can compromise patient care. Identification of barriers to communication between patients and their physicians, and assessing communication techniques to overcome putative barriers may improve medical training, quality patient care, and patient experience. Methods: The authors performed a cross-sectional study using a novel questionnaire at an urban, inner-city hospital in Toronto, Ontario between January 1, 2011 and January 1, 2012, in order to evaluate potential barriers to communication. Variables included physician age, gender, education, ethnicity, position, perceived sexual orientation, marital status, physical attractiveness and reason for appointment. All patients attending a gynaecology appointment received the paper-based, anonymous questionnaire. Analyses applied the statistical package, SAS Software, Version 9.2. Results: Responses for 286 completed questionnaires were analysed. The most common barriers to communication included having a male physician (40.9%) and having a history taken by a medical student (24.5%). Sensitivity to having a male provider was more frequently reported in women under the age of thirty (63.6%) and nulliparous women (49.6%), p<0.05. Communication was perceived to be improved when physicians acknowledged patient concerns (95.1%), sought to understand patient concerns (91.9%), and included the patient in decisionmaking (74.1%). Conclusions: Physician gender and education level are barriers to full disclosure and communication from patients. Physicians should strive to understand patient concerns and include patients in decision-making in order to encourage full disclosure. Awareness of these obstacles is vital to promoting patient-centered care and to effective physician training.
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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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».