Twenty-first-Century Skills: Teaching Empathy to Health Professions Students
Notice bibliographique
Résumé
A key component of therapeutic relationships is the ability of medical professionals to empathize with patients, as research indicates a link between a healthcare worker's ability to empathize with patients and improved patient outcomes. Empathy - the ability to perceive the meaning and feelings of another and to communicate those feelings to others - may be an innate concept, but it is shaped through behaviours and experiences. It is imperative, then, that post-secondary students entering the medical field be taught to develop empathy in order to facilitate positive patient outcomes. Embedding empathy-based education in the curriculum of medical, nursing, and allied health programs early in the course of study can help students understand the patient's perspective and facilitate positive therapeutic relationships early in students' professional careers. The shift from traditional teaching and learning styles to online learning has created deficiencies such as gaps in communication, empathy, and the development of emotional intelligence. To address these gaps, new and innovative ways to teach empathy, such as simulation, can be employed.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».