Patient Centered Medicine and Soundscape—A bridge between clinicians and acousticians
Notice bibliographique
Résumé
The Patient Centred Method (PCM) and Soundscape have much in common including their emergence about 60 years ago based on the work of Balint and Kryter, respectively. Both place the patient or person at the center of management of clinical illness or noise annoyance. PCM requires that the patient perceive that they have experienced meaningful care, communication, and common ground in clinical encounters. The evaluation focuses on the patient’s life context and their perception of disease or the “illness experience.” When PCM is accomplished the result is higher satisfaction, better outcomes of chronic diseases, fewer tests and referrals, and attendant lower costs (Stewart et al. 2000). Soundscape, a term coined by Shafer in 1977 also places the person in center, in the context of their sonic environment, emphasizes their perception of noise as the “New Experts” (Bray 2012). According to Bray, exposed people are “objective measuring instruments whose reports and experiences must be taken seriously and quantified by technical measurements.” This paper will explore the congruence of PCM and Soundscape and the applicability to environmental noise assessments. The necessity of this approach in evaluating the impact (e.g., PTSD) on those exposed to wind turbine acoustical energy will be explored.
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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 | 0,034 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».