How do physicians perceive and respond to low income patients?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How do physicians perceive and respond to low income patients? BACKGROUND: People with low socio-economic status have many health problems and relatively low access to medical and dental services. The dentists' attitudes, perceptions and ideas towards the low income patients have been shown to be significant determinants in accessing care. However, we have little information with respect to physicians. OBJECTIVES: The objective of this study was thus to determine the physicians' experiences with low income patients and in particular to identify the difficulties they encounter when dealing with deprived patients. We also wanted to identify the strategies and proposals suggested by physicians to improve health care for the deprived. METHOD: The study involved qualitative methodology using 7 open-ended interviews with physicians practicing in Quebec. The interviews were recorded on audiotapes and transcribed. The analyses consisted of debriefing the sessions, coding and interpreting the results. RESULTS: Three types of physicians were identified. The empathic physician looks beyond the physical problem of the deprived patient and tries to determine strategies to help on the social, psychosocial, financial and medical level. The blaming physician, on the contrary, tends to blame deprived patients for their laziness and abuse of the system. Its blaming attitude creates a communication and confidence barrier with the patients and complicates access to proper treatment. Finally, the indifferent physician treats the physical problems of all patients equally without concern about their social or socio-economic status. CONCLUSION: Like for dentists, the physicians' perc
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».