Investigating Patient Uncertainty in Virtual Consultation: A Content Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
Despite the benefits of conveniences and flexibilities, widespread adoption of virtual consultation systems remains elusive among patients. This exploratory study aims to uncover the underlying reasons behind this phenomenon by investigating patient uncertainties about virtual consultation and their impact on patient satisfaction. Leveraging a content analysis methodology, we scrutinize patient-generated online reviews on five prominent virtual consultation platforms. Our findings delineate the primary sources of patient uncertainty, ranked in descending order of significance: (1) ambiguity surrounding virtual consultation processes, (2) concerns regarding doctors' behavior, (3) challenges in articulating symptoms, (4) apprehensions regarding doctors' attitudes, (5) difficulties in understanding doctors, and (6) uncertainty about doctor’s feelings and emotions. Moreover, our analysis suggests a potential link between heightened uncertainties and patient dissatisfaction, albeit contingent on various factors, including perceived benefits and how virtual consultation systems address patient uncertainties. This study sheds light on the intricate dynamics of uncertainties in virtual consultations, providing valuable insights for researchers, system designers, and healthcare providers. By elucidating patient perspectives and apprehensions, our findings offer a roadmap for refining virtual consultation systems to mitigate uncertainties and enhance patient satisfaction, thereby advancing the quality and efficacy of telemedicine services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».