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Enregistrement W2916273932 · doi:10.3138/jvme.0917-131r1

Understanding Non-Technical Competencies: Compassion and Communication among Fourth-Year Veterinarians-in-Training

2019· article· en· W2916273932 sur OpenAlexvenueno aff
Chelsey L. Holden, Deborah L. Jackson, David T. Morse, Christy L. Monaghan

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCompassionTraining (meteorology)PsychologyCommunication skillsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past several decades, non-technical competencies have been given an increasing amount of emphasis in veterinary medical training. However, additional research is needed to continue understanding the role that non-technical competencies play in veterinary success and wellness. An inter-related pair of non-technical competencies that needs further empirical investigation is communication and the influence of compassion on veterinarians. This research study investigated the relationship between compassion experiences and communication styles of fourth-year veterinarians-in-training using a canonical correlation analysis. The compassion fatigue resilience (CFR) model was the theoretical framework used to conceptualize how communication behaviors may contribute to compassion fatigue and compassion satisfaction. Compassion experiences were measured using a version of the Professional Quality of Life (ProQOL) scale. Communication style was measured using the Communication Styles Inventory (CSI). Results indicated that communication style is statistically significantly related to compassion experiences ( n = 281; Function 1, R c = .552, p < .001; Function 2, R c = .369, p < .001). Compassion fatigue was found to have a statistically significant association with the communication styles of emotionality ( r = .467, p < .001), impression manipulativeness ( r = .191, p = .001), and verbal aggressiveness ( r = .239, p = .001). Results indicated support for veterinary training programs to continue adapting their curricula to include communication training and intervention programs to address communication and compassion fatigue, as well as to consider how the relationship between these two constructs may influence the wellness and success of veterinarians-in-training and veterinarians. More research is needed to understand the role of impression manipulativeness in veterinary wellness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,525
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,011 · 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.

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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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