mhealth technologies and doctor-patient relationships in the context of consumer culture in Winnipeg, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine how the use of mHealth technologies by lay individuals influenced their relationships with their doctors in the context of consumer cultures. Ten individuals living in Winnipeg, Canada who used varying mHealth technologies ranging from fitness devices, thermometers and cardiovascular monitoring devices for personal health monitoring were interviewed. Using reflexive sociological interviewing, the participants were engaged in conversations on health, their use of their devices, and their relations with their doctors. The interviews were conducted via Zoom Video conferencing between September to November 2020 and audio recorded using the audio recording function on Zoom. The interviews were transcribed verbatim and coded using the NVIVO software. Thematic analysis was used to analyse the data. The central themes that emerged from the interviews are the monitored life; consumerism in health; mHealth, health decisions and doctors; interpersonal doctor-patient relationships. The themes were interpreted using existing literature, Foucault’s concept of biopower and Lupton’s digital cyborg assemblage. Participants could be identified as consumer-patients who used mHealth technologies to gain knowledge on their bodies and health. The knowledge gained is specific and unique to participants’ health needs which they use to practice health and self-care individually or with assistance from their doctors. With this, mHealth technologies influence doctor-patient relationships such that patients partner with doctors in diagnosing and treatment. However, depending on the social location, patients may either be passive patients or consumer patients during medical encounters. These findings contribute to the existing literature on the use of mHealth technologies and consumerism in doctor-patient relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».