Measuring empathy of medical students studying different curricula; a causal comparative study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the difference in empathy level of undergraduate medical students studying two different curricula. METHODS: This cross-sectional study was conducted at Independent Medical College of Faisalabad and Islamic International Medical Collegeof Islamabad, both in Pakistan, from July to September 2016. The two medical colleges had two different types of curriculum systems; the integrated modular system and the discipline-based curriculum. The Toronto empathy questionnaire was used to calculate empathy scores. The responses were scored between 0 and 64 by taking sum of all the 16 questions. T-test was used to compare the mean scores and empathy levels between the two groups. SPSS 20 was used for data analysis. RESULTS: Of the 160 students, there were 80(50%) belonging to each institute. In the integrated modular system, 44(55%) students were females, whereas in the discipline-based system 45(56%) students were males. Students enrolled in the integrated modular system had a higher mean empathy score than students in the discipline-based system (44.2±6.59 versus 39.7±6.54, p<0.001). CONCLUSIONS: Interventions during the educational journey about empathy had positive influence on students' personalities and their future practices.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».