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Enregistrement W4388561137 · doi:10.21203/rs.3.rs-3575898/v1

Cultivating Compassion in Medicine: A Toolkit for Medical Students to Improve Self-Kindness and Enhance Clinical Care

2023· preprint· en· W4388561137 sur OpenAlexaboutno aff
Krisha Mehta, Shafkat Salam, Austin Hake, Rebecca B. Jennings, Afra Rahman, Stephen G. Post

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionMindfulnessCurriculumMedical educationPsychologyScale (ratio)EmpathyKindnessSession (web analytics)Thematic analysisMedicinePedagogyQualitative researchClinical psychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Compassionate care lies at the foundation of good patient care and is a quality that patients and providers continue to value in the fast-paced setting of contemporary medicine. Compassion is often talked about at a superficial level in medical school curricula, but the practical aspect of learning this skill is often not taught using a formal framework. In the present work, the authors present an 8-session curriculum with a mindfulness-based approach to compassion that addresses this need. It is hypothesized that students in this curriculum will improve in their levels of compassion based on validated scales. Methods: The curriculum was delivered to fourth-year medical students at Renaissance School of Medicine at Stony Brook University who had just completed their clerkship year. It was developed as a customizable set of modules which could be delivered in various ways. The students were taught with evidence-based cognitive exercises followed by group discussions and written reflections based on compassion-focused thematic questions. All students completed a pre- and post-Self-Compassion Scale, Compassion Scale, and Toronto Mindfulness Scale. Students in this course were compared with students in different courses about non-clinical topics delivered at the same time. Paired t-tests were used to assess potential associations between pre- and post survey responses for the validated scales and subscales. Results: 17 fourth-year medical students completed pre- and post-course tests, 11 participated in the compassion curriculum while 6 participated from the other courses. Prior to any of the courses beginning, all students performed similarly on the pre-test across all scales. The students in the compassion curriculum demonstrated a significant increase in their total Self-Compassion score by 8.7 [95% CI 4.3 to 13.2] points (p=0.001), total Compassion score by 6.0 [95% CI 1.4 to 10.6] points (p=0.015), and the curiosity component of the Toronto Mindfulness Scale by 4.4 [95% CI 1.0 to 7.7] points (p=0.015). There was no statistically significant difference between pre- and post-tests among the non-compassion curriculum students in the aforementioned scales (p=0.45, p=0.069, p=0.092, respectively). Conclusions: Our results indicate that the students in our course developed an enhanced ability to engage in self-compassion, to understand the shared human experience, and to be motivated to act to alleviate suffering. Regardless of a program's existing compassion education, this customizable model allows for easy integration into a medical student’s crowded curriculum. Furthermore, although teaching compassion early and often in a clinician’s training is desirable, our study that targeted fourth-year medical students suggests an additional benefit of rekindling the loss of compassion well described in a medical student’s clinical years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,420 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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