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Enregistrement W1557398094 · doi:10.36834/cmej.36601

Medical student reporting of factors affecting pre-clerkship changes in empathy: a qualitative study

2013· article· en· W1557398094 sur OpenAlexaffvenue
Hasan Sheikh, Jennifer Carpenter, Joy Wee

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyPsychosocialFeelingPsychologyClinical psychologyMedical schoolPerspective (graphical)MedicineMedical educationSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To isolate factors that medical students identify as possibly affecting empathy in pre-clerkship years of medical school. METHODS: 12 students in their second year of medical school at Queen's University were randomly selected and asked to participate in semi-structured interviews conducted from an ethnographic perspective. RESULTS: Students reported both negative and positive changes in empathy. Negative changes included desensitization and focusing on the disease process, decreased ability to see things from patients' perspectives, and routine responses in emotional situations. These changes occur due to time constraints, objective lessons in empathy, and a changing identity. Positive changes included an increased awareness of the impact of illness, and increased ability to read feelings. These changes result from increased exposure to patients, discussions surrounding the psychosocial impact of illness, and positive role models. CONCLUSION: Students should be made aware of the limitations of objective lessons in empathy, and non-evaluated, implicit lessons should be emphasized when possible. Students should be encouraged to maintain relationships outside of medicine. Aspects of medical school that currently promote empathy should be reinforced, including exposure to patients, opportunities to work closely with positive role models, and practical discussions surrounding the psychosocial impact of illness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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