Clinicians' defences: An empirical study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clinicians' defence mechanisms are strategies used to manage the stress and the negative affects emerging during a therapy session. The first objective of the study is to adapt the defence mechanisms rating scales (DMRS), originally created by Perry for assessing patient defences, in order to evaluate clinician defences. The second objective is to explore the type of defence mechanisms used by clinicians in oncology. The third objective is to study the sensitivity of the instrument by assessing changes in defensive functioning after specific communication skills training (CST) in oncology. DESIGN: Participants (N=20) were oncology clinicians participating in oncology CST. The defence mechanism rating scales for clinicians (DMRS-C) was used to assess the use of the clinicians' defences before and after CST. RESULTS: The instrument showed promising preliminary psychometric properties. Numerous and very varied defences were coded in each session and corresponding to a great variety of defences. After CST, the clinicians' overall defensive functioning (ODF) increased. Considering the defences' levels, a decrease in the use of immature defences was observed. CONCLUSIONS: Taking into consideration the importance of clinicians' variables in treatment outcome, this instrument constitutes a promising way of assessing the clinician's strategies used to face the emotional difficulties emerging during the therapeutic encounter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».