The Most Important Attribute: Stakeholder Perspectives on What Matters Most in a Physician
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most people can think of important attributes that they believe physicians should have. The canmeds framework defines domains of attributes in medical training (Leader, Medical Expert, Scholar, Communicator, Advocate, Collaborator, and Professional). Whether some are more valued by various stakeholders is unknown. Previous research has shown that patients can receive suboptimal care if physician and patient expectations of a health care encounter differ. In the present study, we sought to identify what various stakeholders identified as the single most important attribute for a physician to possess. Methods: A simple survey asked the question "What is the single most important attribute a physician should have?" at a single academic teaching hospital and affiliated medical school. The survey was administered to medical students, doctors, nurses, patients, and caregivers. Age and sex were also collected. Responses were assigned to domains and analyzed to identify trends. The primary outcome is a descriptive analysis of the findings. Results: = 9. Compared with men, women chose attributes in the Caring domain more frequently (64% vs. 49%), although that domain was the most popular for both sexes. Medical students were less likely to highly value Communicator attributes. Conclusions: All stakeholder group identified attributes in the Caring domain as being most important. Although all canmeds roles are important, our research highlights the priorities of stakeholders.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».