Notice bibliographique
Résumé
We thank Naik for their comments on our review and agree that the voices of patients—the recipients of compassion—are strikingly absent in the evaluation of current and future physicians’ clinical competencies, including their competency in compassion. Naik provides compelling reasons for why patients’ feedback should be more prominent in medical education. So why, in a world of patient-orientated research and patient-centered care, has integrating patients’ feedback into medical and continuing medical education, including patients’ reported experiences of compassion, remained a persistent challenge? While progress has been made in competency-based medical education, learning objectives continue to reflect a physician-centered approach focusing on technical competencies that largely lack learning objectives aimed at equipping physicians with the attitudes, knowledge, and skills patients consider essential. 1 When patients’ feedback on the core competencies of a good health care provider is elicited, patients emphasize their providers’ virtuous qualities and compassionate behaviors over qualifications and technical skills, while providers emphasize the opposite. 2 Could the controversy related to integrating the patient’s voice into medical education perhaps be due to this discrepancy between what physicians and medical schools consider to be a core competency and what patients do? If patients’ feedback is valuable to physicians’ ongoing competency development, then medical schools need to adequately train physicians to elicit such feedback. Perhaps the patient’s voice is needed not only in the evaluation of competencies but also in their development. For example, patients could serve as advisors on curriculum committees or as coauthors on letters, such as this one. One practical inhibitor, related to garnering patient feedback on compassion, is the lack of a sufficiently valid and reliable measure to objectively assess patients’ experience of compassion. 3 As a result, compassion is left to the subjective experiences of patients, the good intentions of physicians, and the platitudes of our medical codes of ethics. Recently, we developed a patient-reported compassion measure, the Sinclair Compassion Questionnaire, 4,5 to address the inherent limitations associated with measuring compassion in routine clinical practice. This instrument helps educators, trainees, and physicians assess compassion alongside other quality care indicators and competencies. Mounting evidence suggests that equipping health care providers to provide compassion, while not without challenges, actually has a double effect, benefitting not only patients but increasing physicians’ well-being and job satisfaction also. 2,3
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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 | 0,014 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,012 |
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 ».