Role of GP empathy on patient-reported outcomes in telephone consultations: a cross-sectional study with validation of the Consultation and Relational Empathy (CARE) Measure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Consultation and Relational Empathy (CARE) Measure is a validated measure of GP empathy in face-to-face consultations (FTFCs) and higher CARE scores predict better patient outcomes. However, the validity of the CARE Measure and its importance in telephone consultations (TCs) is unknown. AIM: To determine the validity and reliability of the CARE Measure in TCs, and the associations between CARE scores and outcomes in TCs compared with FTFCs. DESIGN AND SETTING: A cross-sectional survey, conducted in 2018, of 1023 patients who had a TC or FTFC with a GP in Scotland within the preceding 30 days. METHOD: Validity and reliability testing of the CARE Measure was conducted using standard methods. Associations between low, medium, and high CARE scores and three patient outcomes (enablement, symptom change, and satisfaction) were determined using multilevel binary logistic regression. RESULTS: Out of the 1023 participants, 369 had TCs and 654 had FTFCs. The CARE Measure was found to be valid and reliable. In TCs, compared with the low CARE score group, a high CARE score was positively associated with enablement (adjusted odds ratio [aOR] 6.4, 95% confidence interval [CI] = 3.5 to 11.9), symptom improvement (aOR 5.7, 95% CI = 2.7 to 11.9), and satisfaction (aOR 20.1, 95% CI = 8.9 to 45.4). Findings were similar in FTFCs,and effects were not influenced by patient or consultation characteristics in either group. CONCLUSION: The CARE Measure is valid and reliable in TC. GP empathy, as measured by the tool, predicts better patient outcomes in TCs, similar to FTFCs. Given the common use of TC in primary care, strategies to support empathic communication are essential irrespective of consultation modality.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».