Poor Online Patient Ratings of Otolaryngologists in the United States: What are Patients Saying?
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesOnline patient forums have become a platform for patient education and advocacy in many areas of medicine. The anonymity provided by such forums may encourage honest, candid responses. Using patient online reviews, this study sought to explore themes that arose from negatively perceived care interactions with American otolaryngologists using the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) competency framework.Study DesignQualitative thematic analysis.MethodsThrough an iterative multistep process, a qualitative thematic analysis was conducted on negative reviews (defined as ratings of two or less out of five) of all American otolaryngologists found on a popular online physician-rating website (RateMDs.com).ResultsA systematic search through the RateMDs website revealed 2950 separate comments of negative reviews. Of these negative reviews, 350 were randomly selected for thematic analysis. The predominant themes that emerged aligned closely with the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) competencies, in particularly with professionalism and interprofessional skills and communication.ConclusionsThe negative reviews of American otolaryngologists revealed a number of areas where improvements could be made to quality of care. Patients value evidence-based medicine delivered by compassionate and respectful physicians. Isolating and aligning predominant themes within the ACGME framework proved a productive method to collect and organize pertinent patient feedback and integrate teaching into the post-graduate training and continuing professional development in order to avoid such negatively perceived interactions in the future.
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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 | 0,018 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».