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Enregistrement W4306733327 · doi:10.2196/38794

The Experience of Health Professionals With Misinformation and Its Impact on Their Job Practice: Qualitative Interview Study

2022· article· en· W4306733327 sur OpenAlexvenueno aff
Nashwa Ismail, Dhouha Kbaier Ben Ismail, Annemarie Kane

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMisinformationQualitative researchMasking (illustration)Health careMedicinePandemicPsychologySocial mediaMedical educationNursingFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Misinformation is often disseminated through social media, where information is spread rapidly and easily. Misinformation affects many patients' decisions to follow a treatment prescribed by health professionals (HPs). For example, chronic patients (eg, those with diabetes) may not follow their prescribed treatment plans. During the recent pandemic, misinformed people rejected COVID-19 vaccines and public health measures, such as masking and physical distancing, and used unproven treatments. OBJECTIVE: This study investigated the impact of health-threatening misinformation on the practices of health care professionals in the United Kingdom, especially during the outbreaks of diseases where a great amount of health-threatening misinformation is produced and released. The study examined the misinformation surrounding the COVID-19 outbreak to determine how it may have impacted practitioners' perceptions of misinformation and how that may have influenced their practice. In particular, this study explored the answers to the following questions: How do HPs react when they learn that a patient has been misinformed? What misinformation do they believe has the greatest impact on medical practice? What aspects of change and intervention in HPs' practice are in response to misinformation? METHODS: This research followed a qualitative approach to collect rich data from a smaller subset of health care practitioners working in the United Kingdom. Data were collected through 1-to-1 online interviews with 13 health practitioners, including junior and senior physicians and nurses in the United Kingdom. RESULTS: Research findings indicated that HPs view misinformation in different ways according to the scenario in which it occurs. Some HPs consider it to be an acute incident exacerbated by the pandemic, while others see it as an ongoing phenomenon (always present) and address it as part of their daily work. HPs are developing pathways for dealing with misinformation. Two main pathways were identified: first, to educate the patient through coaching, advising, or patronizing and, second, to devote resources, such as time and effort, to facilitate 2-way communication between the patient and the health care provider through listening and talking to them. CONCLUSIONS: HPs do not receive the confidence they deserve from patients. The lack of trust in health care practitioners has been attributed to several factors, including (1) trusting alternative sources of information (eg, social media) (2) patients' doubts about HPs' experience (eg, a junior doctor with limited experience), and (3) limited time and availability for patients, especially during the pandemic. There are 2 dimensions of trust: patient-HP trust and patient-information trust. There are 2 necessary actions to address the issue of lack of trust in these dimensions: (1) building trust and (2) maintaining trust. The main recommendations of the HPs are to listen to patients, give them more time, and seek evidence-based resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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