Patient views of the good doctor in primary care: a qualitative study in six provinces in China
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: China has been striving to train primary care doctors capable of delivering high-quality service through general practitioner training programs and family doctor team reforms, but these initiatives have not adequately met patient needs and expectations. In order to guide further reform efforts to better meet patient expectations, this study generates a profile of the good doctor in primary care from the patient perspective. METHODS: Semi-structured interviews were conducted in six provinces (Shandong, Zhejiang, Henan, Shaanxi, Shanxi, Heilongjiang) in China. A total of 58 interviewees completed the recorded interviews. Tape-based analysis was used to produce narrative summaries. Trained research assistants listened to the recordings of the interviews and summarized them by 30-s segments. Thematic analysis was performed on narrative summaries to identify thematic families. RESULTS: Five domains and 18 attributes were generated from the analysis of the interview data. The domains of the good doctor in primary care from the patient perspective were: strong Clinical Competency (mentioned by 97% of participants) and Professionalism & Humanism (mentioned by 93% of participants) during service delivery, followed by Service Provision and Information Communication (mentioned by 74% and 62% of participants, respectively). Moreover, Chinese patients expect that primary care doctors have high educational attainment and a good personality (mentioned by 41% of participants). CONCLUSIONS: This five-domain profile of the good doctor in primary care constitutes a foundation for further primary care workforce capacity building. Further primary care reform efforts should reflect the patient views and expectations, especially in the family physician competency framework and primary care performance assessment system development. Meanwhile, frontline primary care organizations also need to create supportive environments to assist competent doctors practice in primary care, especially through facilitating the learning of primary care doctors and improving their well-being.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle