Survey of Medical Student Empathy at a Canadian Medical School: A Cross-Sectional Quantitative Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Within a medical context, empathy is defined as "an appropriate understanding and communication of a patient's experience." While it has been established that empathy is an important quality to have as a doctor, studies have shown that empathy in medical students declines during their clinical years. However, there are no studies to date that evaluate medical student empathy in Canada. Therefore, we aimed to evaluate medical student empathy at McGill University Medical School using the Jefferson Scale of Empathy (JSE). Methods: We used a cross-sectional study design and invited medical students across all 4 years, in October 2019, to complete the JSE. The JSE is a validated psychometric tool that measures empathy at one point in time. The survey was distributed via email and on social media. Results: A total of 133 students from all 4 years responded, proportionate across each year; 119 responses were included in analysis. Differences in mean questionnaire were not statistically significant for gender, age or specialty interest. The analysis of variance for differences in year of medical school was significant (P=.0104). Between groups analysis revealed a statistically significant decrease between Med-2 empathy scores (average score 117.6) and Med-3 (107.5), P<.01. Multivariable analysis demonstrated the decrease in empathy remained statistically significant (P<.05). Discussion: Our statistical analysis determined that medical students’ empathy declines between the second and third year of medical school in a Canadian context, consistent with global results. This information can help target changes in the medical curriculum to preserve empathy in students, and prevent this decline, which could then be applied to other medical schools internationally.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».