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Enregistrement W2802049745 · doi:10.5116/ijme.5ac6.44ba

Are alexithymia and empathy predicting factors of the resilience of medical residents in France?

2018· article· en· W2802049745 sur OpenAlexaboutno aff
Audrey Morice-Ramat, Lionel Goronflot, Gilles Guihard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaEmpathyPsychologyToronto Alexithymia ScalePsychological resilienceMultilevel modelClinical psychologyTraitScale (ratio)Interpersonal Reactivity IndexPsychiatrySocial psychologyPerspective-takingCartographyGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,435 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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