Dysmenorrhea and the clinical encounter: testing a conceptual model of physician–patient interactions among emerging adults
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Dysmenorrhea affects as much as 85% of female youth in Canada and the United States and can negatively impact academic performance, overall health, and mental well-being. The physician-patient relationship can play an important role in supporting patients with pain conditions, such as dysmenorrhea. Through effective communication, trust, and validation, physician-patient interactions can empower pain patients, potentially improving pain outcomes. To date, no studies have quantitatively examined the impact of physician-patient interactions on youth's experiences of dysmenorrhea. Therefore, our aim was to explore the relationships among perceived physician communication, pain invalidation, trust in the physician, treatment adherence, menstrual sensitivity, and dysmenorrhea symptom severity among emerging adults (EA) and test a conceptual model of potential interactions using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). The online survey was administered to Canadian and American EA aged 18 to 21 ( Mage = 19.4, SD = 1.1) years with dysmenorrhea. Two models were tested using PLS-SEM: model A only included participants who had received a treatment plan from their physician (n = 279) and model B included the full data set (N = 362). In both models, the perception of more effective physician communication and reduced pain invalidation were related to lower dysmenorrhea symptom severity through menstrual sensitivity. In model A, better physician communication and lower pain invalidation were also associated with higher reported treatment adherence by trust in the physician; however, neither treatment adherence nor trust in the physician were associated with dysmenorrhea symptom severity. Future research should include additional elements within the clinical encounter and further refine the model.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».