Facial emotion recognition ability: psychiatry nurses versus nurses from other departments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Facial emotion recognition is a basic element in non-verbal communication. Although some researchers have shown that recognizing facial expressions may be important in the interaction between doctors and patients, there are no studies concerning facial emotion recognition in nurses. Here, we aimed to investigate facial emotion recognition ability in nurses and compare the abilities between nurses from psychiatry and other departments. METHODS: In this cross-sectional study, sixty seven nurses were divided into two groups according to their departments: psychiatry (n=31); and, other departments (n=36). A Facial Emotion Recognition Test, constructed from a set of photographs from Ekman and Friesen's book "Pictures of Facial Affect", was administered to all participants. RESULTS: In whole group, the highest mean accuracy rate of recognizing facial emotion was the happy (99.14%) while the lowest accurately recognized facial expression was fear (47.71%). There were no significant differences between two groups among mean accuracy rates in recognizing happy, sad, fear, angry, surprised facial emotion expressions (for all, p>0.05). The ability of recognizing disgusted and neutral facial emotions tended to be better in other nurses than psychiatry nurses (p=0.052 and p=0.053, respectively) Conclusion: This study was the first that revealed indifference in the ability of FER between psychiatry nurses and non-psychiatry nurses. In medical education curricula throughout the world, no specific training program is scheduled for recognizing emotional cues of patients. We considered that improving the ability of recognizing facial emotion expression in medical stuff might be beneficial in reducing inappropriate patient-medical stuff interaction.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».