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Enregistrement W4396664456 · doi:10.1002/jhrm.21567

Exploring the dynamics of physician‐patient relationships: Factors affecting patient satisfaction and complaints

2024· article· en· W4396664456 sur OpenAlexaff
Mehrnaz Mostafapour, Jacqueline H. Fortier, Gary Garber

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Risk Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoCanadian Medical Protective Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplaintThematic analysisPsychological interventionInterpersonal communicationPsychologyInterpersonal relationshipQuality (philosophy)Qualitative researchMedicineNursingFamily medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review identifes the factors influencing the relationship between physicians and patients that can lead to patients' dissatisfaction and medical complaints. Utilizing a systemic approach 92 studies were retrieved which included quantitative, qualitative, and mixed method studies. Through a thematic analysis of the literature, we identified three interrelated main themes that can influence the relationship between physicians and patients, patients' satisfaction, and the decision to file a medico-legal complaint. The main themes include patient and physician characteristics; the interpersonal relationship between physicians and patients; and the health care system and policies, with relevant subthemes. These themes are demonstrated in a descriptive model. The review suggests areas of focus for physicians who may wish to increase their awareness around the potential sources of relational problems with their patients. Identifying these issues may assist in improvements in the therapeutic relationship with patients, can reduce their medico-legal risk, and enhance the quality of their clinical practice. The findings can also be utilized to support andragogical principles for medical learners. The article can serve as a structured framework to identify potential problems and gaps to design and test effective interventions to mitigate these potential relational problems between physician-patient.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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