Medical Education on Provider-Patient Power Dynamics: A Review of the Literature on Training for Responding to Patient Reports of Physician Misconduct
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Patients’ ability to report physician misconduct is essential for accountability, patient safety, and ethical healthcare delivery. However, entrenched power imbalances between providers and patients (reinforced by medical hierarchies, hidden curricula, and inconsistent institutional support) often hinder open dialog and ethical responsiveness. Medical trainees are frequently ill equipped to navigate these complex dynamics, particularly when confronted with patient complaints or observed misconduct. This review synthesizes the literature on how undergraduate and postgraduate medical education addresses provider–patient power dynamics, with a specific focus on preparing students to respond ethically and effectively to patient reports of physician misconduct. Methods: A structured literature search was conducted across PubMed, MEDLINE, and ERIC via terms related to medical education, power dynamics, physician‒patient relationships, misconduct, hidden curricula, and patient‒centered care. The inclusion criteria focused on peer-reviewed studies from 2000–2024 that addressed educational content related to professionalism, ethical training, communication, and error disclosure in UME or PGME settings. Among the 1,269 records identified, 29 met the inclusion criteria and were synthesized thematically. Results: Three overarching themes emerged: (1) structural and cultural barriers to addressing power—including the hidden curriculum, hierarchical silencing, and systemic inequities; (2) emotional and ethical learning—highlighting the need for curricula in emotional intelligence, moral courage, and reflective practice; and (3) curricular gaps and interventions—identifying promising but fragmented efforts such as boundary education, empathy training, and error disclosure programs. However, these initiatives are often inconsistently applied and insufficiently integrated into core curricula. Conclusion: Medical education insufficiently prepares learners to manage provider–patient power imbalances and respond to patient complaints of physician misconduct. Addressing this gap requires coordinated reforms that embed emotional and ethical competencies, structural competency, and patient-centered communication throughout training. Without such reform, future physicians risk perpetuating a culture of silence, undermining trust, and failing to meet the ethical demands of contemporary medical practice.
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».