Impact of adverse media reporting on public perceptions of the doctor–patient relationship in China: an analysis with propensity score matching method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Numerous studies indicate that the doctor-patient relationship in China is facing serious challenges. This study examined the impact of China Central Television's negative coverage of high medicines prices on both doctors' and patients' opinions of the doctor-patient relationship. SETTING: Data were collected in a national survey conducted during 19 December 2016 to 11 January 2017 which targeted 136 public tertiary hospitals across the country. PARTICIPANTS: All patients and doctors who submitted completed questionnaire were retrieved from the survey database. INTERVENTION: The study used propensity score matching method to match the respondents before and after China Central Television's news report about high medicines prices which was given at 00:00 hours on 24 December 2016. OUTCOME MEASURE: Perception scores were calculated based on the five-point Likert scales to measure the opinions of the doctor-patient relationship. RESULTS: The perception scores of the doctor-patient relationship were significantly affected by the negative media coverage for hospitalised patients, who scored 1.18 lower on the doctor-patient relationship following the report (p=0.006, 95% CI 0.34 to 2.02), and doctors who scored 5.96 points lower on the same scale (p<0.001, 95% CI 4.11 to 7.82). Score for the ambulatory patients was unaffected by exposure to the adverse news report (p=0.05). CONCLUSION: Chinese national media's reporting of adverse news negatively affected the perceptions of the doctor-patient relationship among both inpatients and doctors. A better understanding of the role of mass media in the formation of opinion and trust between doctors and patients may permit strategies for managing the media, in order to improve public perceptions of the doctor-patient relationship.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».