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Enregistrement W2610997453 · doi:10.36834/cmej.36683

The emotional intelligence of pediatric residents – a descriptive cross-sectional study

2017· article· en· W2610997453 sur OpenAlexafffundvenueabout
Scott McLeod, Lyn K. Sonnenberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChildren's Hospital FoundationStollery Children’s Hospital FoundationWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésEmotional intelligenceComputer sciencePsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Emotional Intelligence (EI) is a type of social intelligence. Excellent scores are achieved by displaying high levels of empathy in interpersonal relationships, strong skills in managing stressful situations as well as other personal competencies. Many of the social competencies that EI describes may have a direct impact on patient care. The objective of this study was to describe EI of pediatric residents and to identify if there are EI skills that should be selected for targeted intervention.Methods: This was a cross-sectional study administering the EQ-i 2.0© psychometric instrument to pediatric residents at the University of Alberta.Results: Thirty-five residents completed the EQ-i 2.0© (100% response rate). Their overall EI score was not significantly different than a normative group of college-educated professionals. Residents had relative strengths in the subcategories of Emotional expression, Interpersonal Relationships, Empathy, and Impulse Control (all p<0.05). Areas of relative weakness were in the subcategories of Stress Tolerance, Assertiveness, Independence, and Problem Solving (all p<0.05). Conclusion: The EI of pediatric residents is consistent with that of other professionals. Educational interventions may be useful in the areas of weakness to enhance the physician-patient relationship.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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