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Enregistrement W3213212614 · doi:10.5742/mewfm.2021.94153

The Trend of Four Consultation Models in Four Specialties at Four Tertiary Care Hospitals

2021· article· en· W3213212614 sur OpenAlexfundno aff
Hamza Mohammad Abdulghani, Kamran Sattar, Syed Irfan Karim, Tauseef Ahmad, Ashfaq Akram, Rakan Alsalem, Mohammed Alruwaite, Nasser Alkhraiji, Ghanem Al-Ghamdi, Anas Alkhulaifi

Notice bibliographique

RevueWorld Family Medicine Journal /Middle East Journal of Family Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaKing Saud University
Mots-clésSnowball samplingObservational studyFamily medicineMedicineInterpersonal communicationHealth careMental healthPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aim: Multiple consultation models exist in medical practice. A comprehensive doctor-patient relationship serves as a foundation to bring about a positive outcome in terms of patient health. However, evidence of doctors’ impact on improving patients’ mental and physical health through a specific model is sparse. This study aimed to identify the most common consultation models adopted in four different specialties at four hospitals in Riyadh, Saudi Arabia. Methods: From four tertiary care hospitals of Riyadh, clinicians (n=263) with clinical experience >3 years from Internal Medicine, Surgery, Family Medicine, and Psychiatry departments participated in this observational study. A 27-items questionnaire describing five consultation models was carried out in hard copy and a soft copy using the Snowball sampling method to receive the responses that were analyzed by using SPSS version 23.0 in the form of descriptive results. Results: Out of 263, most clinicians (n=121, 46.0 %) were found to practice a blended consultation approach while dealing with patients. The 2nd most common adopted consultation model was the Deliberative model (n= 109, 41.4%). Other consultation (Informative and Interpretive) models were the least practiced models (1.5%). Conclusion: The blended consultation is found to be the most practiced consultation model. A clinician should adopt an attitude that is flexible and empathetic towards patients’ needs and expectations. Consideration should be given to assisting physicians in adapting their roles for interpersonal styles to the preferences of various patients. This expanded role will result in improved health outcomes for diverse populations utilizing health care. Key words: Deliberative model, Doctor Behavior, Family Medicine, Interpretive Model, Paternalistic Model, Informative Model, Psychiatry

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,103 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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