Socio-economic and Demographic Factors Influencing Interpersonal Communication Between Patients and Family Physicians: A Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Interpersonal communication is an essential aspect of patients’ relationships with their family physicians. It impacts patients’ experiences and the quality of care. Nevertheless, interpersonal communication can be affected by conscious and unconscious biases based on patients’ socio-economic and demographic characteristics. Evidence synthesis of this aspect of interpersonal communication in primary health care is limited. This systematic review will assess socio-economic and demographic factors influencing interpersonal communication between family physicians and patients living with one or more chronic conditions during clinical encounters. Methods We will perform a systematic review following the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis. The population of interest is adults living with at least one chronic condition. We will collect socioeconomic and demographic factors such as gender, sex, race or ethnicity, levels of literacy and/or health knowledge, level of education, and poverty or socioeconomic status, including employment or income level. Any published empirical study reporting aspects of interpersonal communication between patients and their family physicians will be considered. Three databases (Embase, MEDLINE, and Cochrane) will be assessed for eligible studies. Pairs of independent reviewers will select studies, extract data, and conduct bias assessment using MMAT-2018. We anticipate conducting descriptive and content analyses with narrative synthesis. Discussion Findings from this review may guide better communication between primary care physicians and their patients and increase awareness of potential health inequalities pathways in clinical practice. Registration number CRD42023411895 (PROSPERO platform).
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 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 | 0,088 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,011 |
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 ».