Exaustão emocional e reconhecimento de emoções na face e voz em médicos de medicina geral e familiar
Notice bibliographique
Résumé
O presente estudo pretende analisar o reconhecimento de emoções em expressões emocionais na face e voz junto de médicos de Medicina Geral e Familiar em função da exaustão emocional. A amostra foi composta por 72 médicos de Medicina Geral e a recolha de dados foi realizada em dois momentos. Numa primeira fase aplicou-se o questionário de caracterização sociodemográfica e profissional, a versão portuguesa do Maslach Burnout Inventory (M.B.I.) para medir a exaustão emocional e o Morningness-Eveningness Questionnaire (MEQ) para avaliar o cronótipo. Após uma semana, os participantes realizaram duas tarefas nas quais foram avaliados os acertos e a rapidez na identificação das emoções de dor, tristeza, alegria e neutra na expressão facial e voz. Na Tarefa 1 foi pedido aos participantes para identificarem as emoções-alvo em faces dinâmicas e na Tarefa 2 foi pedida a identificação da emoção que é expressa na voz através da sua congruência com as faces visualizadas. As expressões faciais foram retiradas do STOIC Dymanic Facial Emotional Expressions Database e os estímulos vocais do Montreal Affective Voices. Como esperado, os participantes identificaram mais rapidamente e de forma correta a emoção alegria, com acertos superiores a 90%, seguida por uma percentagem elevada de identificação da dor em ambas as tarefas. No entanto, na tarefa de identificação da voz nas expressões faciais, houve um número reduzido de acertos na tristeza e um enviesamento para a seleção da dor quando as emoções não eram corretamente identificadas. Estes resultados na tarefa de identificação da emoção na voz diferiram em função do nível de exaustão emocional. Verificámos que os participantes com maior exaustão emocional foram mais rápidos a realizar esta segunda tarefa, apresentando maior número de acertos nas emoções tristeza e neutra, quando as emoções não eram identificadas corretamente, escolhiam menos as emoções alegria e dor e mais a neutra, do que os participantes com menor exaustão emocional, sugerindo que os médicos com maior exaustão são mais sensíveis à deteção da voz nos outros da emoção tristeza e fazem menos enviesamentos para a dor e alegria. Apesar de inesperados, os resultados nesta última tarefa são consistentes com os obtidos em alguns estudos que abordam o realismo depressivo, indicando maior precisão nas suas respostas.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».