Physicians’ Self‐Assessed Empathy and Patients’ Perceptions of Physicians’ Empathy: Validation of the Greek Jefferson Scale of Patient Perception of Physician Empathy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aims to (i) translate, culturally adapt, and validate the Jefferson Scale of Patient Perception of Physician Empathy questionnaire for the Greek population (Gr-JSPPPE) and (ii) estimate physicians' self-assessed empathy and patients' perceptions of physicians' empathy, investigate their relationship, and assess their predictors. METHODS: A total of 189 patients and 17 physicians from an internal medicine clinic took part in the study. A composite questionnaire was administered to the patients, consisting of (1) sociodemographic items, (2) hospitalization-related questions, (3) the Zung Self-Rating Anxiety Scale, (4) the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), (5) the EQ-5D-5L Questionnaire, (6) the Gr-JSPPPE, and (7) the Visual Analog Scale for pain. The physicians' composite questionnaire comprised (1) sociodemographic items, (2) the EQ-5D-5L questionnaire, and (3) the Toronto Composite Empathy Scale (TCES). Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted to assess the psychometric properties of the Gr-JS PPPE. Univariate comparisons were performed between (a) empathy measures and (b) sociodemographic and health-related measures of both groups; multivariate regression analysis for the Gr-JSPPPE adjusting for baseline confounders was executed. RESULTS: Statistically significant negative correlations were found between the Gr-JSPPPE mean score and the TCES personal/cognitive, professional/cognitive, and professional/emotional subscales. Female sex, being married, duration of employment in current post, and physicians' EQ-5D index score emerged as important predictors of increased physician empathy. Patients' EQ-VAS "thermometer" scale was significantly associated with the Gr-JSPPPE total score at the multivariate level. CONCLUSION: The Gr-JSPPPE is a psychometrically sound tool to assess patient perceptions of physician empathy. Physician empathy assessed by the self-reported scale is inversely associated with patient perceptions.
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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».