Is Sociodemographic Status Associated with Empathic Communication and Decision Quality in Diabetes Care?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the relationship between empathic communication, shared decision-making, and patient sociodemographic factors of income, education, and ethnicity in patients with diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This was a cross-sectional study from five primary care practices in the Greater Toronto Area, Ontario, Canada, participating in a randomized controlled trial of a diabetes goal setting and shared decision-making plan. Participants included 30 patients with diabetes and 23 clinicians (physicians, nurses, dietitians, and pharmacists), with a sample size of 48 clinical encounters. Clinical encounter audiotapes were coded using the Empathic Communication Coding System (ECCS) and Decision Support Analysis Tool (DSAT-10). RESULTS: The most frequent empathic responses among encounters were "acknowledgement with pursuit" (28.9%) and "confirmation" (30.0%). The most frequently assessed DSAT components were "stage" (86%) and knowledge of options (82.0%). ECCS varied by education (p=0.030) and ethnicity (p=0.03), but not income. Patients with only a college degree received more empathic communication than patients with bachelor's degrees or more, and South Asian patients received less empathic communication than Asian patients. DSAT varied with ethnicity (p=0.07) but not education or income. White patients experienced more shared decision-making than those in the "other" category. CONCLUSIONS: We identified a new relationship between ECCS, education and ethnicity, as well as DSAT and ethnicity. Limitations include sample size, heterogeneity of encounters, and predominant white ethnicity. These associations may be evidence of systemic biases in healthcare, with hidden roots in medical education.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».