Comparing two types of perspective taking as strategies for detecting distress amongst parents of children with cancer: A randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare two perspective taking strategies on (i) clinicians' ability to accurately identify negative thoughts and feelings of parents of children with cancer, and (ii) clinician distress. METHODS: Sixty-three hematology-oncology professionals and nursing students watched a video featuring parents of children with cancer. Participants were randomly assigned to one of two groups. In the imagine-self group, they were instructed to imagine the feelings and life consequences which they would experience if they were in the parents' position. In the imagine-other group, they were instructed to imagine the feelings and life consequences experienced by the parents. Parent-clinician agreement on thoughts/feelings was evaluated (standard stimulus paradigm). Clinician distress was also assessed. RESULTS: The intervention was effective in manipulating perspective type. The groups did not significantly differ on parent-clinician agreement. Concentrating on personal feelings (imagine-self strategy) did predict lower agreement when controlling for trait empathy. Clinician distress was higher in the imagine-self group. CONCLUSION: Although the link between perspective type and detection of distress remains unclear, the results suggest that clinicians who highly focus on their own feelings tend to be less accurate on parental distress and experience more distress themselves. PRACTICE IMPLICATIONS: This research could potentially improve communication training and burnout prevention.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».