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Enregistrement W3112806023 · doi:10.21203/rs.3.rs-119795/v1

Survey of Medical Student Empathy at a Canadian Medical School

2020· preprint· en· W3112806023 sur OpenAlexaffabout
Safina Adatia, Pierre‐Paul Tellier

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyContext (archaeology)SpecialtyMedical schoolPsychologyMedical educationClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Within a medical context, empathy is defined as "an appropriate understanding and communication of a patient's experience." While it has been established that empathy is an important quality to have as a future doctor, studies have shown that empathy in medical students declines during their clinical years. However, there are no studies to date that evaluate medical student empathy in Canada. Therefore, we aimed to evaluate medical student empathy at McGill University Medical School using the Jefferson Scale of Empathy (JSE). Methods: We used a cross-sectional study design and invited medical students across all 4 years, in October 2019, to complete the JSE. The JSE is a validated psychometric tool that measures empathy at one point in time. The survey was distributed via email and on social media. We offered the chance for participants to win a prize if they completed the survey. Results: A total of 133 students from all 4 years responded, proportionate across each year. Differences in mean questionnaire were not statistically significant for gender (p=0.364), age (p=0.2746) or specialty interest (p=0.436). The ANOVA for differences in year of medical school was significant (p=0.0104). Between groups analysis revealed a statistically significant decrease between Med-2 empathy scores (average score 117.6) and Med-3 (107.5), p<0.01. Conclusion: Our statistical analysis determined that medical students’ empathy declines between the second and third year of medical school in a Canadian context, consistent with global results. This information can help us target changes in the medical curriculum to preserve empathy in students, and prevent this decline, which could then be applied to other medical schools internationally.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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