Emotional intelligence, empathy and alexithymia: a cross-sectional survey on emotional competence in a group of nursing students.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emotional intelligence (EI) is the ability to recognize and manage one's own and others' emotions, empathy is the ability to understand how others feel, whereas alexithymia represents the difficulty in feeling and verbally expressing emotions. Emotional competences are important requirements for positive outcomes in nursing profession. THE AIM OF THE STUDY: To analyze EI, empathy and alexithymia in nursing students. METHODS: We conducted a cross-sectional survey in a sample of 237 students (53 males, 184 females), attending both the 1st and 3rd year of the University Nursing Course in Modena. We administered three Italian validated scales: Schutte Self-Report Emotional Intelligence Test (SSEIT), Jefferson Scale of Empathy - Health Professions Student (JSE-HPS), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Data were statistically analyzed. RESULTS: Statistically significant differences were found between the 1st and 3rd year students at SSEIT (t=-0.6, p=0.52), JSE-HPS (t=-3.2, p=0.0016) and TAS-20 scores (t=-3.54, p=0.0005). Among 3rd year students, females obtained significantly different scores from those of males at SSEIT (t=2.8, p=0.006). All three scales reported a Cronbach's alpha >0.80. SSEIT correlated positively with JSE-HPS (Spearman's rho=0.15, p=0.02) and negatively with TAS-20 (Spearman's rho=-0.18, p=0.006). CONCLUSIONS: Our study highlighted a good level of emotional skills among students at the beginning of nursing training, further increased by the last year of the course, suggesting that emotional competences can be learned, and confirmed that empathy, but not alexithymia, is a dimension of EI.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».