Decline of Empathy after the First Internship: Towards a More Functional Empathy?
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown a decline in empathy as medical studies progress. Among various hypotheses, an explanation track evoked is the first contact with the internship. Objectives This quasi-experimental study was designed to examine the impact of the first internship in medical students. Our research question was: "to what extent the first internship may decreased the empathy's scores of our 3d year medical students?" Methods We measured the empathy of 220 third year medical students before and after their first internship (3 weeks) in family medicine. Using online surveys methodology, we collected data about empathy ("Interpersonal Reactivity Index": IRI), epidemiology, professional orientation choices. Results Statistical analyses revealed a small but significant decrease in IRI's "fantasy," "empathic concern" and "personal distress" subscales. Conclusion These results suggest a potential impact of the first internship on empathic skills. The fact that the students' score for the "personal distress" subscale (which characterizes a difficulty in managing their emotions) decreases is actually a rather good thing. These data raise the question of the "function" of this loss of empathy. The fact that this score decreases after first internship, may indicate a positive change for these medical students: towards better emotional regulation and more functional affective empathy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».