How can tomorrow's doctors be more caring? A phenomenological investigation
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Peabody's maxim 'the secret of the care of the patient is in caring for the patient' inspired generations of doctors to relate humanely to patients. Since then, phrases such as 'managed care' have impersonalised caring. The term 'patient-centred' was introduced to re-personalise caring. Ironically, however, such terms have been defined by professionals' preconceptions rather than patients' experiences. Using patients' experiences of doctors being (un)caring to guide doctors' learning could reinvigorate caring. Interpretive phenomenology provides qualitative research tools with which to do this. METHODS: Ten patients, purposively selected to have broad experiences of primary, secondary and tertiary health care, consented to participate. To stay close to their lived experiences, participants first drew 'Pictor' diagrams to represent relationships between themselves and professionals during remembered experiences of (un)caring. A researcher then used the depictions to structure in-depth, one-to-one explorations of the lived experience of caring. Verbatim transcripts were analysed using template analysis. To remain very close to patients' experiences, the researchers assembled a narrative description of the phenomenon of caring using participants' own words. RESULTS: Caring doctors were genuine. They allowed their own individuality to interact with patients' individuality. This made participants feel recognised as individuals, not just diseases. Caring doctors listened and spoke carefully, encouraged expressions of emotion, were accessible and responsive, and formed relationships. These factors empowered participants to be actively involved in their own care. Little things like smiling, shaking hands, admitting uncertainty, asking a colleague for advice and calling a participant unexpectedly at home showed that doctors were prepared to 'go above and beyond'. This was caring. CONCLUSIONS: These findings provide medical educators with an interpretation of caring that is truly patient-centred. Coupling technical proficiency with human qualities - being genuinely empathic and respectful - within doctor-patient relationships is the essence of caring.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».