Use of empathy in psychiatric practice: Constructivist grounded theory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: (DSM) and medications with purported disregard for empathetic, humanistic interventions. AIMS: To develop an empirically based qualitative theory explaining how psychiatrists use empathy in day-to-day practice, to inform practice and teaching approaches. METHOD: This study used constructivist grounded theory methodology to ask (a) 'How do psychiatrists understand and use empathetic engagement in the day-to-day practice of psychiatry?' and (b) 'How do psychiatrists learn and teach the skills of empathetic engagement?' The authors interviewed 17 academic psychiatrists and 4 residents and developed a theory by iterative coding of the collected data. RESULTS: This constructivist grounded theory of empathetic engagement in psychiatric practice considered three major elements: relational empathy, transactional empathy and instrumental empathy. As one moves from relational empathy through transactional empathy to instrumental empathy, the actions of the psychiatrist become more deliberate and interventional. CONCLUSIONS: Participants were described by empathy-based interventions which are presented in a theory of 'empathetic engagement'. This is in contrast to a paradigm that sees psychiatry as purely based on neurobiological interventions, with psychotherapy and interpersonal interventions as completely separate activities from day-to-day psychiatric practice. DECLARATION OF INTEREST: None. COPYRIGHT AND USAGE: © The Royal College of Psychiatrists 2017. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Non-Commercial, No Derivatives (CC BY-NC-ND) license.
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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 | 0,065 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».