Communication and deafness in medecine. Deaf s point of view
Bibliographic record
Abstract
OBJECTIFS : évaluer les compétences des médecins généralistes en communication dans une situation de handicap partagée. MÉTHODE : enquête par questionnaire auprès d un panel de 47 sourds signants en Île-de-France de mars 2009 à décembre 2009, explorant la compétence en communication du médecin traitant lors de la dernière consultation au travers des tâches telles qu elles sont décrites dans la grille de Calgary Cambridge. RESULTATS : Les pratiques communicationnelles étaient majoritairement verbales pour les sourds et les médecins, par contre les sourds mobilisaient des stratégies non verbales 3 fois plus que les médecins. 82,3% des personnes interrogées estimaient que le médecin adaptait sa communication en fonction de leur surdité : maintien du contact visuel (64%), recours à la patience (48,7%), vérification de la compréhension (41%), bonne articulation labiale (43,6%), simplification des écrits (35,9%). Les stratégies de reformulation étaient très peu utilisées (12,8%), de même que les supports visuels (5%). Globalement, les personnes avaient estimé comprendre les explications données sur le diagnostic (90%), le traitement (89,7%) et les examens complémentaires (85,7), mais peu de résumés étaient mentionnés en fin de consultation (30,9%). Les critiques portaient principalement sur le manque d'intégration dans la prise de décision les concernant (61,6%), le manque de respect du droit à l'information (54,4%) et l'utilisation importante du jargon médical (44,4%). CONCLUSION : Les personnes sourdes estimaient être satisfaites de la relation et de la consultation. Mais 30 % d'entre eux étaient insatisfaits de la communication établie avec leur médecin.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".