Empathy Levels in Medical Students: A Single Center Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To determine the level of empathy in medical students and to determine the difference in empathy levels between the two genders in a single center. Materials & methods This qualitative study was conducted at a medical college in Peshawar from March 2021 to July 2021. Institutional ethical committee approval was taken (RMI/RMI-REC/Approval/83) before commencing the study. All students admitted into the medical college in the current academic year 2020 to 2021 were included in the study. Any students that did not fill out the questionnaire completely were excluded. The Toronto Empathy Questionnaire (TEQ) was used in this study. The questionnaire was uploaded on google forms for data collection. All the resulting scores were entered into IBM SPSS version 23.0. The mean TEQ score was calculated. Box and whisker plots were made for respective years. An Independent sample t-test was used to determine the association between mean TEQ scores and gender. Results Of 367 students, 347 (94.6%) participated in this study, with a slight female predominance (53%). The mean age of the students was 21.44 (SD = 1.751) years. The participation rate was ≥70% from each class. Most participants across the years have an above-average empathy score (49.9%). Among the participants, the year I (67.6%) showed most participants with high empathy. Year IV (40.6%) has the highest proportion of below-average empathy scores. The mean empathy score of female students was 49.08 (S.D = 7.588), while the empathy score for male students was 44.59 (S.D = 7.58). Conclusion Empathy levels decline as medical education is progressed through the years. Females show a greater sense of empathy than their male counterparts. A slight increase in empathy levels is seen in the final year of medical school after a decline over the initial years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».