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Enregistrement W4366319131 · doi:10.5114/fmpcr.2023.125498

Barriers to effective communication between family physicians and pa-tients in Georgia

2023· article· en· W4366319131 sur OpenAlexaboutno aff
Tengiz Verulava

Notice bibliographique

RevueFamily Medicine & Primary Care Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Education, Practice, Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary careFamily medicineTraditional medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Search, G -Funds CollectionBackground.Effective doctor-patient communication is one of the most significant parts of medicine since it has a huge influence on the outcome of treatment, patient satisfaction and quality of health care.Objectives.The purpose of the research was to identify the main barriers to effective communication between patients and family physicians.Material and methods.Quantitative, cross-sectional studies were conducted.230 patients and 36 family physicians participated in the study. Results.The study showed that the main barriers to doctor-patient communication were limited time during consultation (35.2%), the extensive amount of information being delivered by the family physicians (31%), patients mispresenting their health problems (77.8%),insufficient meeting time (72.2%),inconsistent information being delivered by the patients (47.2%), patients complying with the treatment strategy (38.9%) and patients having difficulty in understanding the outcomes of the diagnosis (33.3%). Conclusions.Active communication between family physicians and patients stimulates patients' motivation and self-confidence, which has a positive impact on their treatment.Patients would like to have doctors who can conduct effective communication, diagnose the disease correctly and treat it successfully.Family physicians must pay attention to patients' social and personal problems.Particular attention should be paid to effective communication with patients whose involvement in treatment is low.In this regard, it is necessary to undertake various measures to enhance communication between the family physician and the patient.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,413 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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