International patient preferences for physician attire: results from cross-sectional studies in four countries across three continents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The patient-physician relationship impacts patients' experiences and health outcomes. Physician attire is a form of nonverbal communication that influences this relationship. Prior studies examining attire preferences suffered from heterogeneous measurement and limited context. We thus performed a multicentre, cross-sectional study using a standardised survey instrument to compare patient preferences for physician dress in international settings. SETTING: 20 hospitals and healthcare practices in Italy, Japan, Switzerland and the USA. PARTICIPANTS: Convenience sample of 9171 adult patients receiving care in academic hospitals, general medicine clinics, specialty clinics and ophthalmology practices. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The survey was randomised and included photographs of a male or female physician dressed in assorted forms of attire. The primary outcome measure was attire preference, comprised of composite ratings across five domains: how knowledgeable, trustworthy, caring and approachable the physician appeared, and how comfortable the respondent felt. Secondary outcome measures included variation in preferences by country, physician type and respondent characteristics. RESULTS: The highest rated forms of attire differed by country, although each most preferred attire with white coat. Low ratings were conferred on attire extremes (casual and business suit). Preferences were more uniform for certain physician types. For example, among all respondents, scrubs garnered the highest rating for emergency department physicians (44.2%) and surgeons (42.4%). However, attire preferences diverged for primary care and hospital physicians. All types of formal attire were more strongly preferred in the USA than elsewhere. Respondent age influenced preferences in Japan and the USA only. CONCLUSIONS: Patients across a myriad of geographies, settings and demographics harbour specific preferences for physician attire. Some preferences are nearly universal, whereas others vary substantially. As a one-size-fits-all dress policy is unlikely to reflect patient desires and expectations, a tailored approach should be sought that attempts to match attire to clinical context.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».