What Attributes Matter Most in Physicians? Exploratory Findings from a Single-Centre Survey of Stakeholder Priorities in Cancer Care at a Canadian Academic Cancer Centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited research exists regarding how healthcare stakeholders prioritize the importance of differing physician attributes in oncologists. Identifying these priorities can help ensure that Canadian cancer care continues to meet the needs of its patients. In our previous research, compassion and empathy were identified as important physician attributes, with answers like knowledge, professionalism or communication less common. We hypothesized that respondents may have been assuming other, underlying qualities in their oncologists when they prioritized "compassion" and "empathy". To test this, the current study asks respondents to rank important physician attributes. METHODS: With ethics approval, we asked healthcare stakeholders (physicians, nurses, patients, caregivers, medical students, and allied healthcare providers) to rank the eight most popular qualities or attributes. We identified differences between which characteristics each group valued most in physicians. RESULTS: 375 respondents participated in the survey. "Knowledge" and "competence" were the most popular answers in the current study among all groups except medical students. CONCLUSION: Previously, we identified compassion as a highly valued attribute; however, this survey suggests that this may be with the assumption that a physician is knowledgeable and competent. Future research will use semi-structured interviews to investigate respondents' rationales for making their choices and help interpret our findings in this study.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».