Look and Listen: How the Coldness of Health Care Providers is Modifiable
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To explore how we can make Health Care Providers (HCP) more conscious of their gaze and to encourage HCPs to make more eye contact with their patients, making them better suited to promote meaningful lives for them, thus strengthening the patient-provider relationship. Methods: Mixed quantitative and qualitative descriptive experimental design with narrative data analysis. 40 participants (23 HCPs and 17 chronic pain patients) viewed standardized videos depicting a patient-provider interaction in which the HCP did not look at the patient. Self-assessments and reflections were obtained. Results: Most HCPs recognized the clinical approach in the videos as cold, whereas 41% of patients recognized it as “normal”. When looking into patient’s eyes, 44% of HCPs were unable to identify the patients’ emotions, nor their own feelings. Powerlessness and vulnerability were emotions often felt by the HCP. Patients and HCPs agree that better addressing meaningful activities in a patient’s life, as well as looking at the patient more, would positively impact patient outcomes and pain management. At the one-month follow-up, 74% of HCPs had increased the amount of eye-contact made during their encounters and paid more attention to the relational aspect of their care. Conclusion: We succeeded in making HCPs more aware of the gaze they hold onto their patients, thus encouraging them to change their actions. We attributed the lack of eye contact and lack of focus on meaningful activities to a sense of vulnerability felt by HCPs. We believe that non-verbal communications skills should be more overtly taught in medical school.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».