Investing in compassion: exploring mindfulness as a strategy to enhance interpersonal relationships in healthcare practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare is a human enterprise where provider-patient interactions are a critical part of the therapeutic process. Unfortunately many healthcare providers are at risk of burnout or compassion fatigue that can detract from quality care. Mindfulness-based interventions have proven efficacy for reducing stress among healthcare workers, but there is limited evidence regarding its impact on interpersonal communication. The purpose of this mixed-methods, non-randomized intervention study was to track the inter-personal impact of a nine-week mindfulness-based stress reduction (MBSR) program on healthcare employees in two large hospitals. Pre and post group surveys were completed by 125 participants, tracking changes in empathy and symptoms of burnout, as well as gathering feedback about the program. Focus groups were also conducted with a sample of 12 participants one year later to explore their impressions of the sustained impact of the program. Analysis of the survey data indicated a significant increase in both cognitive and emotional dimensions of empathy, as well as significant decrease in the indicators of burnout. Many participants described an increased ability to listen mindfully to others, and that they were more tolerant and compassionate, with less emotional reactivity and better skills in managing conflict. Focus group participants indicated that they were able to integrate and apply principles of mindfulness into their day-to-day communications both within and outside of work. The findings provide a compelling argument for the value of mindfulness in not only building resilience, but enhancing communication in the context of healthcare work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle