Adding a dose of empathy to healthcare: What can healthcare systems do?
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Healthcare practitioners often note system-level barriers to empathy between patients and practitioners. These include burnout-inducing administrative workloads, unfriendly meeting times, burdensome protocols, lack of wellbeing spaces, and undervaluing empathy as a core part of an institution's mission. The need for empathy in healthcare has been magnified with the current SARS-COV-2 outbreak which has limited the expression of interpersonal empathy due to rigid isolation protocols and the use of personal protective equipment. METHOD: This study-the first of its kind that we are aware of-outlines the details of a facilitated workshop run with the leadership of a tertiary level pediatric center in Canada. The workshop used a modified nominal group technique to discuss and prioritize actions to enhance empathy into the hospital system. RESULTS: Inter-professional and inter-disciplinary group of healthcare leader participants agreed on several immediately actionable steps, including embedding patient satisfaction with care measures as standard, and streamlining booking appointments. A roadmap was created to implement the other priorities. CONCLUSION: A systematic approach to infusing empathy into the structure of our healthcare system is much needed. Furthermore, inter-professional and inter-disciplinary educational workshops was well-received as a way to facilitate discussion and drive change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».