Cultivating person-centered medicine in future physicians
Notice bibliographique
Résumé
Person-centered medicine, while valued implicitly, is not always taught explicitly in medical schools or during residency programs. Threats to educating and practicing person-centered medicine include perceived lack of time, stress, burnout and a paucity of mentors with a systematic approach to modeling and teaching students how to relate to patients in a way that addresses them as whole persons. Herein we review how trainee stress and burnout negatively impact patient care and outline a program designed to teach mindful medical practice that may be an antidote to these problems. Moreover, we present quantitative data and a student’s narrative to highlight how to cultivate person-centered medicine in trainees.Fifty-eight 4th year medical students completed questionnaires pertaining to: depression, burnout, stress, wellbeing, self-compassion and mindfulness before and after taking a 4-week elective entitled, Mindful Medical Practice. Statistically significant improvements were found on emotional exhaustion, depression, self-compassion and mindfulness. One student’s experiences highlighted how what he learned in the elective guided him during his family medicine residency. We conclude with a discussion of how the culture of medicine and the training of future physicians in particular, need to take the whole persons of both the physician and patient into account in order for all to be satisfied with and benefit from medical care.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».