Empathy among Medical Students Studying Different Curricula: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine and compare empathy among medical students, studying two different curricula.Study Design: Cross Sectional.Place and Duration of Study: The study was carried out at the Department of Community Medicine of WahMedical College, Wah Cantt from January 2018 to June 2018.Materials and Methods: The study was carried out on second and fourth year MBBS students. The sample sizewas 90, calculated by Open Epi calculator and the students were selected by using stratified random samplingtechnique. A data collection tool comprised of two parts; demographic information about the individual wascollected in the first part and second part was based on Toronto Empathy Questionnaire. The questionnaire had16 questions and scored between 0-64. The questions were responded on a Likert scale of never, rarely,sometimes, often and always. The data was analyzed by using software program of SPSS version 20. Descriptivestatistics and Mann-Whitney U test was applied to compare the mean scores of empathy of students studyingdifferent curricula.Results: Mean score of empathy among students was 42.89+ 8.535. Mean empathy score of 2 year studentsth nd was 45.58 +7.203 and 4 year students came out to be 40.20 +8.981. Empathy was statistically significant in 2 year students and in female students; female students' empathy score was 46.38 while male students score was 39.40.Conclusion: It is concluded that 2 year students who studied integrated curriculum showed higher empathyth scores than 4 year students studying traditional curriculum. Moreover, female students showed significantlyhigher empathy scores as compared to the male students.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».