The Emotional Intelligence of Paediatric Residents – A Descriptive Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Emotional Intelligence (EI) is a type of social intelligence with high scores achieved through factors including being empa-thetic in interpersonal relationships, displaying flexibility in adapting to change, and managing stressful situations. There has been an explosion of research into EI in medicine since many of the social competencies described may have a direct impact on patient care. OBJECTIVES: The objective of this study was to describe EI of pediatric residents and to identify if there are EI skills that should be selected for targeted intervention in this population. DESIGN/METHODS: This was a cross-sectional study administering the EQi-2.0© psychometric instrument to all pediatric residents at a Canadian residency program. Scores were analyzed by year of training, gender, and age. RESULTS: Thirty-five residents completed the EQi-2.0© (100% response rate). Their overall EI score was not significantly different than a normative group of college educated professionals. There was no correlation between overall EI and year of training, gender, or age. Residents had relative strengths in the subcategories Emotional expression, Interpersonal Relationships, Empathy, and Impulse Control (all p<0.05). Areas of relative weakness were in the subcategories Stress Tolerance, Assertiveness, Independence and Problem Solving (all p<0.05). There were significantly higher scores in the subcategories Independence, and Problem Solving for residents over thirty years old when compared to younger residents (both p<0.05). CONCLUSION: The EI of pediatric residents is consistent with that of other professionals. Educational interventions may be useful in the areas of weakness, however, individual score reports vary so emphasizing the individual learning needs of each resident based on their weaknesses may be the best educational intervention to enhance the physician-patient relationship.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».