Clarifying a working definition for ‘precision communication’: a scoping review of medical literature on communication
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: While "tailored communication" and "precision medicine" have been well-defined in medical literature, the concept of "precision communication" in healthcare has yet to be clarified. We sought to review how "precision communication" has been used in the medical literature to date and propose a working definition for this term. MATERIALS & METHODS: We searched seven medical literature databases from inception until 22 May 2024, for articles using terms related to "precision communication." Multiple reviewers screened titles/abstracts and full-texts; an initial pool of full-text articles underwent thematic analysis to clarify relevant themes for inclusion. Data regarding the use of the term "precision communication" were manually charted and analyzed descriptively. RESULTS: Of the 7,648 articles identified, 21 full-text articles were included in the final descriptive analysis. These articles highlighted the personalization of tailored communication to patient characteristics, its impact on clinical outcomes, and the recipients of "precision communication." The latter may distinguish "precision communication" from similar terms: where "tailored communication" was mostly applied to undefined groups, we propose that "precision communication" is precise toward specific patient subpopulations, paralleling the use of genomics in precision medicine. CONCLUSIONS: From this review, we defined precision communication as "the personalization of communication to subpopulations."
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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 | 0,119 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».