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Enregistrement W4383710236 · doi:10.2196/44116

Professional Relationship Between Physicians and Journalists in Bangladesh: Web-Based Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4383710236 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Aminul Islam, Md Golam Rabbani, Zamilur Rahaman, Taufique Joarder

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingHealth careGovernment (linguistics)Test (biology)JournalismInclusion (mineral)PerceptionCross-sectional studyDescriptive statisticsQuality (philosophy)PsychologyMedicineNursingFamily medicinePublic relationsMedical educationPolitical scienceBusinessSocial psychologyAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A health care system is intertwined with multiple stakeholders, including government institutions, pharmaceutical companies, patients, hospitals and clinics, health care professionals, health researchers and scientific medical experts, patients and consumer organizations, and media organizations. Physicians and journalists are the key actors who play a significant role in making health care services and health information accessible to the people of a country. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the tensions and alliances between physicians and journalists in Bangladesh, along with identifying strategies that could potentially improve the often contentious relationship and quality of medical journalism. METHODS: We conducted a web-based cross-sectional survey using the snowball sampling technique from September 2021 to March 2022. Adult Bangladeshi citizens belonging to the two selected professional groups (physicians and journalists), who understood the survey content, and agreed to participate in the survey were considered eligible for inclusion in the study. Both descriptive and logistic regression analyses, including the Mann-Whitney U test and Wilcoxon signed-rank test, were performed to determine the differences between groups concerning selected perception-related variables, and the associations of perceptions about lack of trust in each other's knowledge, skills, and professional integrity with background characteristics. RESULTS: A total of 419 participants completed the survey, including 219 physicians and 200 journalists. Among physicians, 53.4% (117/219) reported lower trust toward journalists' professional domain and expertise, whereas 43.5% (87/200) of journalists had lower trust toward physicians' professional domain and expertise. In terms of perception about not having respect for each other, the median value for the physicians was 5 (strongly agree), whereas it was only 3 (agree) for the journalists. We also found that male physicians (adjusted odds ratio [AOR] 0.45, compared with female physicians) and medical officers (AOR 0.30, compared with specialists) had significantly higher odds of lacking trust in journalists' knowledge, skills, and professional integrity. When rating the statement "Regular professional interaction between journalists and doctors may improve the relationship between the professional groups," most physicians (186/219, 84.9%) chose "neither agree nor disagree," whereas most journalists (106/200, 53.0%) stated that they "slightly agree." CONCLUSIONS: Both physicians and journalists in Bangladesh have negative perceptions of each other's professions. However, physicians have a more negative perception of journalists than journalists have of the physicians. Strategies such as a legal framework to identify medical-legal issues in reporting, constructive discussion, professional interaction, and capacity-building training programs may significantly improve the relationship between physicians and journalists.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,680
Tête enseignante GPT0,700
Écart entre enseignants0,021 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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