Challenging the myth of the attrition of empathy in paediatrics residents
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Empathy is vital to the physician-patient relationship. It promotes patient compliance and increases treatment efficacy. Studies evaluating the loss of empathy as residents advance through training curricula have generated inconsistent claims. Those considering diverse resident populations have supported a decline, whereas the few studies focused on paediatrics note stable empathy scores during training, which, indeed, exceed those of the general population. To better understand the issue as it pertains to paediatrics trainees, this study aimed to explore the state, and map a trajectory, of empathy in paediatrics residents, to identify factors influencing the learning and retention of empathy. METHODS: This qualitative descriptive study was conducted at an urban children's hospital in Canada. A total of 10 participants were recruited for semi-structured interviews via a purposeful sampling strategy. The institutional research ethics board approved the project. RESULTS: Senior residents (R3 and R4) reported increased empathy, attributable to greater knowledge regarding paediatric illnesses, according them a fuller sense of the impact on families. Challenges to sustained empathy correlated with published literature: time constraints, compassion fatigue and burnout with poor coping, and the hidden curriculum. Empathy was learned from peers, preceptors and other health care providers. Resident resilience, borne out of personal adversity, was protective against the loss of empathy. Residents advocated for increased autonomy and responsibility for patient care, and increased exposure to longitudinal care, including the patient's social context and home life, to increase resident empathy. CONCLUSIONS: Curriculum development committees could consider the inclusion of these encounters and experiences in residency training, although similar descriptive research in other specialty contexts would be needed to refine understanding.
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 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 | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,031 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,016 |
| 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 ».