“There’s no billing code for empathy” - Animated comics remind medical students of empathy: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician empathy is associated with improved diabetes outcomes. However, empathy declines throughout medical school training. This study seeks to describe how comics on diabetes affect learning processes for empathy in medical students. METHODS: All first- or second-year students at a Canadian medical school were invited to provide written reflections on two comics regarding diabetes and participate in a focus group. Responses were analyzed qualitatively for emergent themes. Students completed the Jefferson Scale of Physician Empathy (JSPE) at baseline, after the comic, and after the focus group. Linear mixed model statistical analyses were performed. RESULTS: Thirteen first-year and 12 second-year students participated. Qualitative analysis revealed four themes: 1) Empathy decline and its barriers; 2) Impact of the comic and focus group on knowledge, attitudes and skills; 3) Role of the comic in the curriculum as a reminder tool of the importance of empathy; 4) Comics as an effective medium. Baseline mean JSPE scores were 116.4 (SD 10.5) and trended up to 117.2 (SD 12.5) and 119.6 (SD 15.2) after viewing the comics and participating in the focus groups, respectively (p = 0.08). CONCLUSIONS: Animated comics on diabetes are novel methods of reminding students about empathy by highlighting the patient perspective.
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 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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».