HUBUNGAN EMPATI DENGAN HASIL UJIAN KETERAMPILAN KOMUNIKASI DOKTER-PASIEN DAN BREAKING BAD NEWS
Notice bibliographique
Résumé
Empathy is the ability to understand someone else’s experiences, emotions, and feelings. Empathy is one of the professional qualities in patient-centered health services. Empathy in medical education is closely related to the student's mastery of clinical competence. The student’s empathy measurement becomes crucial in acquiring feedback regarding empathy learning at the preclinical education stage. It encourages the study of the relationship between empathy and doctor-patient communication and breaking bad news (BBN) skill examination results. This study used a cross-sectional design on Faculty of Medicine students of Universitas Tarumanagara. Empathy was assessed using The Toronto Empathy Questionnaire while the results of the doctor-patient communication and BBN skills examinations were collected from the respondents via Google Form. In this study, the number of respondents was as many as 124 students with the majority of them being female (71.8%). A total of 78.2% of respondents possessed high empathy. A total of 94.4% of respondents passed the doctor-patient communication skills examination and 98.4% of respondents passed the BBN skills examination. Respondents who passed both of the examinations were 92.7%. Empathy and the results of the two clinical skills examinations were analyzed using Fisher's exact test which led to the discovery of a p-value >0.05. In this study, it can be concluded that there is no significant relationship between empathy and the results of the doctor-patient communication and BBN skills examinations on Faculty of Medicine students of Universitas Tarumanagara. Keywords: empathy, clinical skills, medical students Abstrak Empati merupakan kemampuan untuk memahami pengalaman, emosi, dan perasaan orang lain. Empati termasuk salah satu kualitas profesionalisme dalam pelayanan kesehatan yang berpusat pada pasien. Empati pada tahap pendidikan kedokteran berkaitan erat dengan penguasaan mahasiswa terhadap suatu kompetensi klinis. Pengukuran tingkat empati mahasiswa menjadi hal yang penting sebagai umpan balik terhadap pembelajaran empati pada tahap pendidikan pre-klinik. Hal ini mendorong untuk dilakukannya penelitian mengenai hubungan empati dengan hasil ujian keterampilan komunikasi dokter-pasien dan breaking bad news (BBN). Penelitian ini menggunakan desain cross sectional terhadap mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Tarumanagara. Empati dinilai dengan menggunakan The Toronto Empathy Questionnaire serta hasil ujian keterampilan komunikasi dokter-pasien dan BBN ditanyakan ke responden melalui Google Form. Jumlah responden pada penelitian ini sebanyak 124 mahasiswa dengan mayoritas responden berjenis kelamin perempuan (71,8%). Sebanyak 78,2% responden memiliki empati tinggi. Sebanyak 94,4% responden lulus ujian keterampilan komunikasi dokter-pasien dan 98,4% responden lulus dalam ujian keterampilan BBN. Responden yang lulus pada kedua ujian keterampilan tersebut sebesar 92,7%. Empati dan hasil ujian kedua keterampilan klinis dianalisis dengan menggunakan uji Fisher’s exact dan didapatkan p value >0,05. Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan yang bermakna antara empati dengan hasil ujian keterampilan komunikasi dokter-pasien dan BBN pada mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Tarumanagara.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,011 |
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 ».