Reversing the Antibiotic Resistance “Yelp Effect” Through the Use of Emotionally Framed Responses to Negative Reviews of Providers: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The overuse of antibiotics has rapidly made antimicrobial resistance a global public health challenge. There is an emerging trend where providers who perceive that their patients expect antibiotics are more likely to prescribe antibiotics unprompted or upon request. Particularly, health care providers have expressed concern that dissatisfied patients will provide disparaging online reviews, therefore threatening the reputation of the practice. To better deal with the negative reviews and inform patients, some health care staff directly respond to patients' online feedback. Engaging with patients' online reviews gives providers an opportunity to prevent reputational damage and improve patients' understanding of the antibiotic resistance problem. OBJECTIVE: We aim to test the effectiveness of different response strategies to the negative patient online reviews on the readers' perceptions of the health care provider and their perceptions related to antibiotics resistance. METHODS: Two experiments were conducted to examine the impact of message tactics (apologizing, inducing fear or guilt) that can be employed by health care providers when responding to patients' negative online feedback related to not receiving an antibiotic. RESULTS: Overall, our results demonstrated positive impacts of responding to patients' online reviews. In study 1, we found apologetic messaging and use of emotional appeals in the response were effective in making readers feel more favorable toward the message. Readers also expressed a greater credibility perception toward the provider and willingness to visit the clinic when emotional appeals were used. Findings from study 2 largely supported the effectiveness of a fear-based response in improving the readers' credibility perceptions and willingness to visit the clinic. The fear-inducing information was particularly effective among parent readers. CONCLUSIONS: This paper demonstrated that a strategic response to online patient complaints could prevent reputational damage and minimize the potential negative impacts of the review. The results also glean insight into the step toward developing a novel intervention-crafting a persuasive response to patients' negative feedback that can help improve the understanding of antibiotic resistance problems.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».