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Enregistrement W4200320367 · doi:10.3390/ijerph182412871

Validation of the Romanian Version of the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ) among Undergraduate Medical Students

2021· article· en· W4200320367 sur OpenAlexaboutno aff
Sorin Ursoniu, Costela Lăcrimioara Șerban, Cătălina Giurgi-Oncu, I Riviş, Adina Bucur, Ana Cristina Bredicean, Ion Papavă

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyRomanianPsychologyMedical educationClinical psychologyApplied psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical professionals require adequate abilities to identify others’ emotions and express personal emotions. We aimed to determine the validity and reliability of an empathy measuring tool in medical students for this study. We employed Spreng’s Toronto Empathy Questionnaire (TEQ) as a starting point for this validation. The process was performed in several steps, including an English-Romanian-English translation and a focus group meeting to establish each question’s degree of understandability and usability, with minor improvements of wording in each step. We checked internal and external consistency in a pilot group (n = 67). For construct and convergent validity, we used a sample of 649 students. The overall internal and external reliability performed well, with Cronbach’s alpha = 0.727 and respective ICC = 0.776. The principal component analysis resulted in 3 components: prosocial helping behavior, inappropriate sensitivity, dismissive attitude. Component 1 includes positively worded questions, and components 2 and 3 include negatively worded questions. Women had significantly higher scores than men in convergent validity, but we did not highlight any differences for other demographic factors. The Romanian version of the TEQ is a reliable and valid tool to measure empathy among undergraduate medical students that may be further used in subsequent research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,365 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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