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Enregistrement W4226357470 · doi:10.3389/fpubh.2021.768705

Perceptions of the Doctor-Patient Relationship Among Patients in a Private, Secondary-Level Hospital in Southern India

2022· article· en· W4226357470 sur OpenAlexaff
Pooja Gala, Veena Sriram, Chitra M Kotian, Kirthinath Ballala, Rajesh Vedanthan, Emily Perish, Shashikiran Umakanth, David Meltzer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Chicago
Mots-clésMedicineFamily medicineThematic analysisOddsLogistic regressionQualitative researchCross-sectional studyOutpatient clinicOdds ratioDescriptive statisticsHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction An epidemic of non-communicable diseases (NCDs) in India is fueling a growing demand for primary care and hospitalization services. Difficulties in coordinating inpatient and outpatient care create significant barriers to providing high-quality medical care. In this paper, we describe patient experiences, perceptions, and expectations of doctor-patient relationships in a secondary-level private hospital in Karnataka, India. Methods We conducted a cross-sectional, mixed-method needs assessment with surveys and in-depth interviews at Dr. TMA Pai Hospital (TMAPH), a secondary-level, private sector hospital in Karnataka, India. Inclusion criteria included all adults over 18 years old hospitalized at TMAPH in the past year. Patients were consecutively recruited from August 2019-October 2019 and asked to rate aspects of their relationship with their primary care provider (PCP). Descriptive statistics and multivariable logistic regression were used to analyze predictors of the doctor-patient relationship. Patients were interviewed regarding their perceptions of care coordination and doctor-patient relationships. General Thematic Analysis was utilized to analyze qualitative data and develop themes. Quantitative and qualitative findings were then merged to interpret the various dimensions of doctor-patient relationships. Results A total of 150 patients (47.3% male) enrolled. Ten patients underwent qualitative interviews. The median patient age was 67 years (IQR 56–76). 112 (74.7%) of patients identified a PCP either at or outside of TMAPH. 89% had diabetes and/or hypertension. Compared to patients without a PCP, having a PCP led to a significantly higher adjusted odds of always spending optimal time with their doctors (aOR 2.7, 95% CI 1.1–6.8, p = 0.04), and always receiving clear instructions on managing their medical conditions (aOR 2.5, 95% CI 1.0–6.1, p = 0.04). The following themes were developed from patient interviews: (1) patients trusted and respected their PCP believing they were receiving high quality care; and (2) despite perceived fragmentation in care, patients spoke favorably of their relationships with their doctors. Conclusions Among a sample of recently hospitalized patients, those with a PCP reported more positive doctor-patient relationships, though rates of dissatisfaction with doctors were still high. Further research and strategies are required to optimize continuity of care and doctor-patient relationships across the entire continuum of outpatient and inpatient care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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