ACPメンバー Monique Tello、MDは、肯定的なオンラインレビューの彼女の小さなサンプルについて考えて多くの時間を費やすために使用されませんでした。 その後、彼女は会議にいた間、スピーカーは、聴衆のメンバーが商業医師評価のウェブサイト上で自分自身を検索することを提案しました。

テロ博士のレビューは増殖しましたが、良い方法ではありませんでした。 「私は2018年10月に見て、文字通り何百もの恐ろしい、1つ星の人々が、「彼女自身の議題を持ち、患者の話を聞かない」、「害を引き起こす」などのようなことを言ってい “そして、私はぞっとしました。”

テロ博士が何が起こっているのか頭を包み込もうとしたとき、彼女は2018年に否定的なレビューが現れ始めたことに気付きました。 同月、彼女はソーシャルメディア上の全国予防接種意識月についての投稿のために抗ワクチン活動家によってオンラインで標的にされていた小児科医の友人を支援するためにブログを書いていました。 その後、博士。 テロは新しいターゲットになった—彼女はそれを知らなかった。

レビューが詐欺的である可能性が高いことを認識し、Tello博士は様々な評価サイトのスタッフに連絡しようとしましたが、最初は応答がありませんでした。 彼女の病院が弁護士と彼女を結びつけ、数週間の電話と待っていた後、ほとんどのサイトは偽のレビューを取ることに同意しました。 “彼らは、”ええ、あなたは正しいです。 これらはすべて非常に疑わしい見ている、'”先生Tello、ボストンのマサチューセッツ総合病院のプライマリケアの内科医は言った。 しかし、損傷は行われました。

彼女の既存の患者の何人かは気づいただけでなく、同僚が家族のために患者に彼女を推薦したとき、患者はbalked。 彼女はレビューを見ていた、と彼女は言った、と博士テロは一つ星の医師のように見えました。 “それは過酷だった、と私は人々が真剣にこのタイプのものを取るだろうことを本当に悪いと感じた、”彼女は言った。 “そして、他の医師は非常に似たことを経験してきました。”

博士テロの物語が示すように、オンライン医師の評価は関係なく、その妥当性の、本当の結果を持つことができます。 商用ウェブサイトは一般に公開されており、実名を必要とせず、独立した検証ではなく自己検証を使用して、ユーザーが検討している医師の患者であったかどうかを判断することができます。 まだ、オンラインレビューはすぐにいつでも消えているようには見えません。

実際には、より多くの医療システムは、通常、外来訪問や入院後に患者に送信された調査に基づいて、医師の評価を公開し、評価自体を投稿するために取

博士を含むいくつかの医師、。 Telloは、実際の患者からのレビューを投稿することは、商業評価サイトの多くの制限を打ち消す可能性があると信じています。 しかし、まだ潜在的な欠点があります。

たくさんの落とし穴

患者は何年もオンライン医師評価ウェブサイトを使用してきました。 JAMAが2014年2月に発表した2,100人の患者を対象とした2012年の調査では、59％が医師の評価サイトがやや重要であるか非常に重要であると報告しています。 過去1年間にオンライン医師の評価を検索した人のうち、35％が良好な評価に基づいて医師を選択したと報告し、37％が悪い評価の医師を避けていました。 多くの患者が公共の医師の評価が有用であると感じているが、一部の医師は彼らと戦っている。

医師は名誉毀損で患者を訴えており、非営利団体のPhysiciansが協力してオンライン医師評価を削除する請願書を作成し、40,000人以上の署名を集めています。

レビューの全体的な欠如と商業評価ウェブサイト上の物語の一般的に低品質に対応して、いくつかのヒースシステムは、医療提供者の個々の医師の消費者評価を公に投稿し始めています&&グループ調査（CG-CAHPS）の結果と物語の応答は、彼女の研究で医師のレビューに焦点を当ててきたタラ-ラグ、MD、FACPは述べています。 健康システムは医者によって見られ、郵送されるか、または電話調査を受け取った患者の無作為サンプルからのこれらを得る。 「これらの違いは、選択バイアスとレビューを投稿している未検証の患者に関する懸念に対処しています」と彼女は言いました。

Health systemsは、cg-CAHPS調査データを、各臨床医に与えられた個々の「星」評価にコンパイルし、health systemの「find a doctor」ウェブサイトに掲載されている、とLagu博士は述べています。 多くのシステムはまた、定量的な調査回答で提出された物語を投稿し、その結果、検証された患者からの多数の星評価と物語である、と彼女は言った。 しかし、health systemsによって投稿されたオンライン評価でさえ、医師の幅広いサポートはありません。

例えば、Lisa A.Ravindra、MD、FACPをオンラインで検索する患者は、彼女がラッシュ大学のウェブページで4.8つ星のうち5つ星で高い評価を受けているプライマリケア医であることを見ることができます。 患者からのパブリックコメントは、彼女を”熱心に耳を傾け”、”非常にフレンドリーで知識がある”優れた医者”と呼んでいます。”

熱烈なフィードバックにもかかわらず、博士。 シカゴのラッシュ大学医療センターの内科の助教授であるRavindraは、彼女と彼女の同僚の多くは、評価が恣意的で偏っていると感じていると述べた。 “実際には、四半期ごとに私自身のスコアに大きな変動があります”と彼女は言いました。 “私はそれがそう私の人格、コミュニケーション能力、専門知識、および枕元の方法がこのように変わることを見つける。”

大規模な責任あるケア組織の約830人の医師を対象とした2015年の調査では、23％と21％だけが、それぞれ数値評価と物語のコメントをオンラインで公に さらに、2017年6月のJournal of General Internal Medicineに掲載された結果によると、78％が仕事のストレスに多少または非常に悪影響を及ぼすと報告しています。

しかし、health systemsによって投稿された評価は、より大きなデータセットとランダムなサンプルを持つ商業サイトに投稿されたものを溺死させる可能性がある、とLagu博士は述べている。 患者のレビューと物語の限界はよく知られているが、調査質問に対する肯定的および否定的な応答の両方が、医療システムがケアを改善するのを助

“少なくとも、経験スコアとコメントの公開報告は、臨床医が患者の経験スコアの背後にある理由のいくつかを与えることができると思います。

しかし、健康システムや商業的なウェブサイトがそれらを投稿しているかどうかにかかわらず、医師の評価は、特に人種や性別に関して、バイアス これらの変数は、これらのデータの解釈をより困難にする、と専門家は述べた。

2019年2月のnew England Journal of Medicineのperspectiveでは、アリゾナ州のMayo Clinicの患者経験の医療ディレクターであるKENNETH G.Poole Jr.、MD、FACPは、3人の黒人コミュニティベースのプライマリケア臨床医の患者経験データを分析した後、彼と彼の同僚が何を見つけたかを説明しました（彼自身を含む）。 3年間で、黒人患者を見たとき、臨床医は93.8％の全体的なトップボックススコアを持っていました。 白人患者を見たとき、彼らは78.1％のトップボックススコアを持っていた。

“私は一貫してクラスのトップのスコアを得ることができないとき、どのように私は、このスペースのリーダーになることができますか？ なぜなら、私がどのような技術を使っても、どれくらいの共感を示し、どれくらいの余分な時間を患者と過ごしても、患者経験のスコアを大幅に向上さ 医学の女性も同様の課題に直面しています。

2019年11月にProceedings of Machine Learning Researchが発表した研究によると、専門分野を調整した後でも、オンラインレビューは男性のレビューよりも一貫して好意的ではありませんでした。 患者はまた、女性と男性の臨床医を説明するために異なる一連の単語を使用しました：「甘い」、「思いやり」、および「思いやり」は、女性のレビューに有意に多くの可能性がありましたが、「専門的」、「知識豊富」、および「徹底した」は男性のレビューに多くの可能性がありました。

女性の臨床医のレビューは対人的な方法に関連しているように見えるが、男性の臨床医のレビューは技術的能力に関連しているように見える、Urmimala Sarkar、MD、MPH、研究の共著者であり、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の医学教授であると述べた。 結果は、6月の2018の視点を反映しています一般内科のジャーナル患者は共感と時間の面で女性医師の期待が高いと仮定した、と彼女は指摘した。

“これらの調査結果は、医師の評価に焦点を当てることが、医学のリーダーシップに進もうとする女性の課題を悪化させるという懸念を提起する”とSarkar博士 「私たちの研究が、医師の評価が一般的な暗黙的かつ明白なジェンダー偏見に照らして解釈されるべきであることを示していることを願っています。”

将来の機会

多くの患者は、医師のレビューを投稿する保健システムに乗っているようです。 一般内科調査のジャーナルに回答した約500人の患者のうち、わずかに50％以上が数値評価と物語のコメントの両方を投稿することを支持していました。 医師の約53％と患者の39％は、少なくとも一度はヘルスケア評価のウェブサイトを訪問したと報告しました。

レストランからridesharesにすべてを見直す米国の評価文化と、保健システムは患者が捜している特徴を提供することを試みている、博士Ravindraは言った。 “残念なことに、患者はオンラインレビューに頼ることに誤っているが、それは病院やウェブサイトが市場の要求に対応するのを妨げるものではない”と彼女は言った。

Lagu博士は、医師の評価を公表することに関与する健康システムへのマーケティングコンポーネントがあることに同意しました。 しかし、それは透明性についてもあり、彼女は彼女の施設で疑問のあるすべての患者のコメントをレビューする委員会に所属していると付け加えた。 “我々はそれに近づく方法について非常に明確な基準を持っています。 攻撃的なものがない限り、肯定的または否定的なすべてのコメントを含めます”とLagu博士は述べています。

委員会は、人種的な中傷を含むコメントや、性的指向やアクセントなどのケアの質に関するものではないため、不適切な臨床医の側面につい “しかし、ケアの質について何かを言う否定的なコメントがある場合、私たちは本当にそれらを含めるようにしています”とLagu博士は言いました。”

商業的なウェブサイト上のレビューと比較して、保健システムによって投稿されたレビューは、医師が提供するケアの種類について透明であるため ソーシャルメディアの専門家は、否定的なレビューと戦うための最良の方法は、あなた自身のコンテンツを投稿し、肯定的なレビューの多くを生成するこ

“私は”私はこれを正しい方法でやりたい”と思ったので、私はそれをしませんでした”と博士は言いました。 今、彼女の名前に一般的に肯定的なオンラインレビューのささやかな選択を持っているテロ、。 「しかし、Mass Generalが患者調査に基づいて独自の内科医レビューを投稿したいのであれば、私は興奮しています。”

健康システムのウェブサイト上の評価は、検証されているため、より有用に見えるかもしれませんが、彼らはまた、潜在的にそれが困難な臨床医を区別するために作る、バリエーションの欠如を持っています月に発表された研究によると、2019医学インターネット研究のジャーナルによって。 星評価を発表した42の健康システムと物語を発表した33のシステムのうち、64％が不適切または攻撃的とみなされた物語を除外したと述べた。 140人の臨床医のうち、中央値の評価は5つ星のうち4.8であり、4.2星未満のスコアを持っていた臨床医はいませんでした。

したがって、ある研究が見つかったように、商業的なウェブサイト上の否定的なレビューは、業界審査の患者満足度調査に否定的な評価を反映していないことは驚くことではありません。 2018年4月のMayo Clinic Proceedingsに発表された結果によると、研究者は、98の医師と否定的なオンラインレビューを比較し、82の医師と同様の部門/部門で否定的なレビュー

健康システムのために、評価は複数の患者が一貫して低いスコアを医師に与えている場合に有用であり得る、博士Ravindraは述べています。 「これは、保健システムが介入することを可能にする赤い旗になる可能性があります」と彼女は言いました。 “しかし、病院の品質委員会と州の医療委員会は、伝統的にも前にこれを行っています。”

時には、医師のレビューは医師自身に関するものではありません。 彼らは駐車場の可用性やフロントデスクのスタッフの親しみやすさを議論するかどうか、でも検証されたレビューは、臨床的な出会いよりも患者の経 このことを念頭に置いて、保健システムは改善努力を目標とするために物語データに焦点を当てるべきである、とLagu博士は述べています。

“私たちは、これらの物語のデータを（このようなものは調査にはないので）取るために健康システムとして必要とし、実際に任意の保健システムで患者の経験を困難にしているものを把握しています。 私たちは、これらのことを修正することが残りの評価にプラスの影響を与える可能性があると仮定しています”と彼女は言いました。 Milbank Quarterlyによって2019年3月に発表された論文で、Lagu博士らは検証された誘発プロトコルを使用して、348人の患者から物語を体系的に収集しました。 彼らは、物語の内容が3つのカテゴリに均等に分散されていることを発見しました: 現在、患者の経験調査によって測定されているケアの側面、測定されたドメインに関連するが、調査の質問によって捕捉されていないもの、および調査から完全に省略されているもの。 物語の四分の三は、いくつかの実用的なコンテンツを持っていました。

これは、患者の話が改善の機会を特定する方法のさらに別の例である、とLagu博士は述べています。 一つの課題は、大量の物語データを分析することは非常に困難であり、医療システムは人工知能のような分野に時間とお金を投資する必要があると “これに対する私のビジョンは、最終的にこのプロトコルを使用して患者の話を得ることです”と彼女は言いました。 「そして、これらの話は、外来患者でのケアを改善し、最終的には入院患者レベルでもケアを改善しようとする方法を推進するのに役立ちます。”