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Enregistrement W4416495425 · doi:10.54536/ajhp.v3i1.5733

The Power of Communication and Listening in Healing: Beyond Medication in Clinical Practice

2025· article· W4416495425 sur OpenAlexaboutno aff
Alvin Joseph, John Abraham

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Human Psychology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningPsychological interventionClinical PracticeAllianceEmpathyMental healthHealth careGeneralizability theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication and listening are not merely adjuncts to medical treatment they are therapeutic interventions in their own right. Emerging evidence shows that empathy, active listening, and patient-centred dialogue can modulate neurobiology, improve adherence, and even rival pharmacological effects in specific contexts. The objective if the research to synthesise evidence from 2014–2024 on the clinical impact of empathetic communication and active listening, with a focus on psychiatry, chronic illness, and the Indian healthcare context. A narrative review of PubMed-indexed studies (2014–2024) was conducted, prioritising systematic reviews, RCTs, and cohort studies. Search terms included “physician–patient communication,” “empathic listening,” “therapeutic alliance,” and “shared decision-making.” Evidence on neurobiological mechanisms, measurable health outcomes, established communication frameworks, and Indian practice gaps was integrated. Across conditions, high-quality clinician–patient communication was consistently linked to improved satisfaction, adherence, and objective health outcomes including reduced pain, lower blood pressure, fewer depressive symptoms, and enhanced immune markers. Neuroimaging and psychoneuroimmunology studies reveal that empathetic listening activates reward circuits, dampens pain pathways, modulates stress hormones, and enhances clinician–patient neural synchrony. In mental health, therapeutic alliance predicts treatment outcomes (r ≈ 0.28) and shared decision-making enhances adherence. Comparative evidence shows that in some scenarios (e.g., chronic pain, mild depression, functional disorders), the clinical effect size of empathetic engagement can equal or exceed that of medication. Indian data highlight both strengths (willingness to listen) and gaps (limited risk–benefit discussions, inconsistent shared decision-making). Compassionate communication and active listening are core clinical competencies that measurably influence physiological and psychological healing. Integrating structured communication training such as the Calgary–Cambridge, Four Habits, and SPIKES models into medical curricula and clinical workflows is essential. These skills are not “soft” but scientifically validated interventions that, alongside pharmacology, complete the practice of modern, patient-centred medicine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0130,015
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,456 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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