Medical Students’ Empathy Level Differences by Medical Year, Gender, and Specialty Interest in Akdeniz University
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As an important feature in patient-physician communication for both primary and clinical care, empathy is one of the basic competencies that physicians should possess. The primary aim of this study was to evaluate the level of empathy among medical students in all years of medical training using two different instruments: the Jefferson Scale of Physician Empathy (for clinical empathy level) and the Toronto Empathy Questionnaire (for general empathy level). MATERIALS AND METHODS: This study is a cross-sectional descriptive study conducted in 2017-2018 academic year with students studying at Akdeniz University Faculty of Medicine. Data collection form, Toronto Empathy Questionnaire (TEQ) and Jefferson Scale of Physician Empathy (JSPE) was applied to the students by the researchers. The statistical analysis was carried out by using IBM-SPSS version 23 for Mac OS. T-test, ANOVA test, Spearman and Pearson correlation analysis were used for comparisons. RESULTS: The mean TEQ score of the students was 52.8/65 and the JSPE-S score was 80.3/100. TEQ scores of students increased up to 4th year and then decreased, but the difference between the years was not statistically significant. The third year students' JSPE-S scores were significantly higher than that of the sixth year students. CONCLUSION: While the clinical empathy levels of medical students decreased significantly after 3rd year, the general empathy levels decreased less. This result shows us that we should review our medical education curriculum and educational environment, and should initiate initiatives, and devote more time to empathy education in order to prevent the decrease in empathy level and increase empathy during medical education.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».