Are alexithymia and empathy predicting factors of the resilience of medical residents in France?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To explore resilience, resilience predicting factors and resilience distribution in French medical residents.Methods: A cross-sectional study was conducted in which general practice residents (n = 380) were asked to answer the Jefferson Scale of Physician Empathy, the Connor-Davidson Resilience Scale, and the Toronto Alexithymia Scale.One hundred thirty-seven (137) responses were collected.The scores of the different scales have been calculated.The score differences were examined using the Student's t-test or analysis of variance.The correlations were estimated using the Pearson correlation coefficient.The relationships between scores were analysed by multiple linear regression.The heterogeneity of the sample was examined by non-hierarchical cluster analysis.Results: Resilience and empathy were positively correlated (r(135) = .36,p < .001).Alexithymia was negatively correlated with resilience, r(135) = -.40,p<.001, and empathy, r(135) = -.38,p<.001.Resilience was influenced by alexithymia, β = -.284,p = .001,empathy, β = .255,p = .002,gender (female < male), β = -.231,p = .002and year of formation, β= .157,p = .036.Two clusters of residents were characterized.They differed by their empathy and resilience profiles and by alexithymia trait.Conclusions: Alexithymia, empathy, gender and year of formation correspond to predicting factors of resilience.This suggests that the resilience of vulnerable residents can be enhanced by increasing their empathy and by reducing their alexithymia.Thus, teaching teams could sustain their students' well-being through educational programs aiming to develop their understanding of their own emotions and those of their patients.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».