Graphic Medicine as Physician Tool to Understand Their Patient’s Experience of a Medical Condition
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundEngaging patients in their healthcare, listening to their stories, and improving the quality of their experience also depends on physicians understanding their patient’s experiences of a medical condition.Physicians have little time to converse with patients about this in the visit. Graphic Medicine – Comics – pictures and words together in sequence to tell a story – is a way to gain insight into a patient’s experience of what it’s like. MethodsA small, mixed-method study to test the effect on physicians of reading a comic book, “My Degeneration: Parkinson’s Disease.” The 13 participants, including 11 physician-editors (representing 10 disciplines), answered a 7-question pre-survey before receiving and reading the book, and a 10-question post survey. Also, the 12 participants present at the recent Permanente Journal Editorial meeting commented on their experience of reading the book, its attributes, and their recommendations for the comic book as an educational tool for residents and patients. ResultsGreatest Improvements were: “know patients’ wants,” (54%), “know treatments” (37%), “know patients’ needs” (34%) and “know patients’ experience” (30%). 82% recommended the comic book for resident education, and 73% for patients. Comments included: “My patients say:‘Doc, you guys really need to understand what’s going on for me. It’s really hard for me.’” “The things that people do to deal with their condition are remarkable!” “For a patient to have a conversation with his disease, as in the book, is a wonderful idea. “Combining pictures with words has triple the educational value for millennial residents who demand high yield.”
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 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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,002 |
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 ».