Interprofessional Intentional Empathy Centered Care (IP-IECC) in Healthcare Practice
Notice bibliographique
Résumé
Training interprofessional healthcare teams continues to advance practice for patient-centered care. Empathy research is also advancing and has been explored in social work, psychology, and other healthcare areas. In the absence of understanding empathy in an interprofessional setting, educators are limited in preparing teams to develop empathy as part of core competencies This grounded theory study explored for a theory of how interprofessional healthcare teams conceptualize and operationalize empathy in their practice. Azjen's theory of planned behavior and Barrett-Lennard's cyclical model of empathy framed the study. Data were collected using 6 focus groups and 24 semistructured interviews of varied healthcare professionals working in an interprofessional setting in Ontario, Canada. Systematic data analysis utilizing Auerbach and Silverstein's (2003) approach revealed participants engaged in and valued empathy as a team. Empathy was identified as purposeful and intentional behaviors believed to be meaningful for positive patient outcomes. In addition, professionals identified the role of genuine intent in the practice of empathy. As a result of this study, a grounded theory of interprofessional intentional empathy centered care explains the conceptualization and operationalization of empathy in practice. Collective empathy in an interprofessional team model contributes to improved patient outcomes. The work of this study ascertains that empathy is not accidental; it should be cultivated in the form of intentional and genuine team experiences. This study advances social change by further identifying how the practice of empathy can be integrated into interprofessional healthcare education and praxis.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».