Stratégies de communication des médecins généralistes dans la relation médecin-patient
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Abstract
Introduction : La communication médecin-patient est un élément clé en pratique clinique et c’est une composante essentielle de la compétence médicale. Elle nécessite une adaptation permanente de la part du médecin généraliste pour obtenir une véritable alliance thérapeutique avec son patient. Cependant, cette discipline reste peu enseignée au cours des études médicales. Nous avons cherché à étudier les stratégies de communication des médecins généralistes dans la relation médecin-patient.<br>Méthode : Étude qualitative par entretiens semi-directifs auprès de 10 médecins généralistes de la Côte d’Azur. Les entretiens ont été enregistrés en audio puis retranscrits intégralement. Une analyse thématique des verbatim a été réalisée.<br>Résultats : Pour la majorité des praticiens, la communication est un domaine d’une importance majeure dans la pratique de la médecine générale. Les médecins ont une structure de consultation logique selon le modèle Calgary-Cambridge. Cependant il existe un manque de maîtrise des outils de communication verbale et non-verbale. L’adaptation de la communication s’en retrouve principalement intuitive. La raison principale évoquée est le manque de formation initiale au cours des études médicales. Plusieurs freins à une bonne communication sont évoqués, liés à l’évolution du système de santé, au médecin, ou encore au patient. Le principal est le manque de temps. Une communication optimale peut être chronophage. Or, les praticiens sont souvent limités dans leur temps de consultation par une charge de travail importante.<br>Conclusion : Malgré l’importance du rôle de la communication avec le patient, il n’y a pas de réelle stratégie d’adaptation des médecins généralistes. La principale cause invoquée est le manque de formation universitaire dans ce domaine. Une perspective envisagée serait de renforcer l’apprentissage de la communication, en instaurant par exemple des mises en situation filmées en petit groupe avec analyse. La mise en place d’une grille d’évaluation avec des critères de qualité de la communication médecin patient pourrait être intéressante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".