Measuring and Improving Emotional Intelligence in Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate how emotional intelligence (EI) has been measured among surgeons and to investigate interventions implemented for improving EI. SUMMARY BACKGROUND: EI has relevant applications in surgery given its alignment with nontechnical skills. In recent years, EI has been measured in a surgical context to evaluate its relationship with measures such as surgeon burnout and the surgeon-patient relationship. METHODS: A systematic review was conducted by searching MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and PSYCINFO databases using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. MeSH terms and keywords included "emotional intelligence," "surgery," and "surgeon." Eligible studies included an EI assessment of surgeons, surgical residents, and/or medical students within a surgical context. RESULTS: The initial search yielded 4627 articles. After duplicate removal, 4435 articles were screened by title and abstract and 49 articles proceeded to a full-text read. Three additional articles were found via hand search. A total of 37 articles were included. Studies varied in surgical specialties, settings, and outcome measurements. Most occurred in general surgery, residency programs, and utilized self-report surveys to estimate EI. Notably, EI improved in all studies utilizing an intervention. CONCLUSIONS: The literature entailing the intersection between EI and surgery is diverse but still limited. Generally, EI has been demonstrated to be beneficial in terms of overall well-being and job satisfaction while also protecting against burnout. EI skills may provide a promising modifiable target to achieve desirable outcomes for both the surgeon and the patient. Future studies may emphasize the relevance of EI in the context of surgical teamwork.
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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 | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».