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Enregistrement W3090742562

Understanding how chiropractors build trust with patients: a mixed-methods study.

2020· article· en· W3090742562 sur OpenAlexaffabout
Gaelan Connell, Lesley Bainbridge

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonestyChiropracticCompetence (human resources)PsychologyMedicineFamily medicineLibrary scienceNursingHumanitiesAlternative medicineSocial psychologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Trust is a key component of any therapeutic relationship and correlates with treatment satisfaction. Patients with high levels of trust in their healthcare providers report more beneficial heath behaviours, fewer symptoms, and a higher quality of life. The purpose of this study was to explore how chiropractors in British Columbia (BC) understand the process of building trust with patients. DESIGN: This was a sequential exploratory mixed-methods design. Semi-structured one-on-one interviews informed an online survey that was sent to all BC Chiropractic Association members. PARTICIPANTS: Interviews were completed by six chiropractors from the Vancouver Practice Based Research Network; an online survey was completed by 97 chiropractors. RESULTS: Themes of honesty, communication, perceived competence, and caring emerged during interviews. Survey findings confirmed the importance of honesty, communication, and perceived competence in building trust. CONCLUSION: Chiropractors can employ a variety of interpersonal strategies to foster trust with patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,161 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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