Unhurried Conversations in Health Care Are More Important Than Ever: Identifying Key Communication Practices for Careful and Kind Care
Notice bibliographique
Résumé
Unhurried conversations are necessary for careful and kind care that is responsive and responsible to both patients and clinicians. Adequate conceptual development is an important first step in being able to assess and measure this important domain of quality of care. In this article, we expand on a preliminary model to identify the key microlevel communication practices that support an unhurried conversation, defined as an ongoing, mutual accomplishment between patient and clinician that proceeds through a range of verbal and nonverbal communication practices wherein one or more participants (mutually) regulate the sequence, spacing (temporal and spatial), and speed of interaction to make themselves available to the other and remove or suspend distractions from the environment in order to improve care. We draw from the rich, qualitative descriptions found in earlier work that point to specific, observable practices in clinical encounters and identified empirical and theoretical work across a range of disciplines to expand our understanding of these practices. Ultimately, we identify and elaborate on 10 observable indicators of patient-clinician communication: engaging in shared turn taking, establishing rapport through discussion of off-task topics, pausing to allow the other ample time to speak, moderating the pace of spoken language, avoiding conversational interruptions, minimizing external interruptions, triaging topics as needed to create adequate time, expressing emotions, encouraging participation through inviting questions, and displaying open body language. These indicators work together to cocreate unhurried conversations.
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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 | 0,024 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».