Levels of Empathy among Dental Students at CMH Lahore Medical College and Institute of Dentistry (NUMS ) Lahore Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To measure levels of empathy among undergraduate dental students in Pakistani Dentistry Institute and to find the difference with respect to gender and academic year in the dental college. Methods: This cross-sectional study was conducted at CMHLMC and IOD in Pakistan, from December 2018 to April 2019, and comprised dental students of all four years. A valid and reliable “The Toronto empathy questionnaire” was used for the collection of data. Responses were indicated on a four-point Likert scale and total scores ranged from 0-64, with higher values indicating higher levels of empathy. Eight out of sixteen items were positively worded and the remaining eight items were negatively worded. Comparison of empathy scores across the year of study was analyzed using one-way ANOVA whereas a t-test was utilized for gender differences. SPSS version 20 was used for data analysis. Results: Questionnaire was returned by 281 students, with a 94% response rate. First-year dentistry students scored the highest mean score of 3.0, followed by second and third-year students by scoring 2.8 whereas the final year students obtained the lowest mean empathy score of 2.7. When mean empathy scores were compared among students of all 4 years by ANOVA test, it was found to be statistically significant, F=3.22, p=0.02. No significant differences in empathy scores were found with respect to gender (p ≥ 0.05). Conclusion: The present study reported a decline of empathy mean scores among dentistry students as the years of study progressed. This study reflects the need for early exposure to clinical training, educational programs and innovative teaching strategies in the undergraduate dentistry curriculum by emphasizing on dentists-patient communication skills, which in turn could encourage dentistry students to become empathetic health professionals.
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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 | 0,016 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».