How clinicians integrate humanism in their clinical workplace—‘Just trying to put myself in their human being shoes’
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Humanism has been identified as an important contributor to patient care and physician wellness; however, what humanism means in the context of medicine has been limited by opinion and a focus on personal characteristics. Our aim was to describe attitudes and behaviours that enable clinicians to integrate humanism within the clinical setting. METHODS: We conducted semi-structured individual interviews with ten clinical faculty to explore how they enact and experience humanism in patient care and clinical teaching. Interpretive description was used to analyze the data qualitatively. RESULTS: Humanism in medicine was described through five themes representing core attitudes and behaviours: whole person care, valuing, perspective-taking, recognizing universality, and relational focus. Whole person care involved recognizing the multiple dimensions of personhood and sensitivity to others' needs; valuing involved respecting and appreciating others; perspective-taking consisted of considering others' perspectives, suspending judgment, and listening; recognizing universality involved acknowledging the shared human condition, finding common ground, transcending roles, and humility; and relational focus was described through multiple relationships between patients, families, clinicians and learners, becoming part of another's story, reciprocal influence, and accompaniment. CONCLUSIONS: Whereas previous descriptions of humanism have focused on clinicians' personal qualities, our research describes a number of attitudinal and behavioural foundations of humanistic care and teaching, grounded in the experiences of clinical faculty. In drawing attention to the holistic and relational elements of humanism, our work highlights how these foundational elements can be more explicitly integrated into patient care, workplace culture, and clinical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».