The use of 3D digital anatomy model improves the communication with patients presenting with prostate disease: The first experience in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We hypothesized that the use of an interactive 3D digital anatomy model can improve the quality of communication with patients about prostate disease. METHODS: A 3D digital anatomy model of the prostate was created from an MRI scan, according to McNeal's zonal anatomy classification. During urological consultation, the physician presented the digital model on a computer and used it to explain the disease and available management options. The experience of patients and physicians was recorded in questionnaires. RESULTS: The main findings were as follows: 308 patients and 47 physicians participated in the study. In the patient group, 96.8% reported an improved level of understanding of prostate disease and 90.6% reported an improved ability to ask questions during consultation. Among the physicians, 91.5% reported improved communication skills and 100% reported an improved ability to obtain patient consent for subsequent treatment. At the same time, 76.6% of physicians noted that using the computer model lengthened the consultation. CONCLUSION: This exploratory study found that the use of a 3D digital anatomy model in urology consultations was received overwhelmingly favorably by both patients and physicians, and it was perceived to improve the quality of communication between patient and physician. A randomized study is needed to confirm the preliminary findings and further quantify the improvements in the quality of patient-physician communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».