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Enregistrement W2884106197 · doi:10.1111/medu.13684

How can tomorrow's doctors be more caring? A phenomenological investigation

2018· article· en· W2884106197 sur OpenAlexafffund
Hannah Gillespie, Martina Kelly, Gerard Gormley, Nigel King, Drew Gilliland, Tim Dornan

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésHermeneutic phenomenologyNarrativeLived experiencePhenomenology (philosophy)Qualitative researchPhenomenonPsychologyContext (archaeology)NursingMedical educationMedicineSocial psychologyPsychotherapistEpistemologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0210,023
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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