Exploring effective learning sessions to enhance self-awareness and promote interest in self-care among medical professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background Self-awareness among medical professionals is becoming more important. However, it is difficult to practice self-awareness unless consciously. We held in-hospital learning sessions to enhance self-awareness and to support self-care of medical professionals. The session introduced mindfulness, meditation, and self-care from the perspectives of "psychological safety" and "end-of-life care." Objective To investigate the effects of sessions based on participants' reactions. Methods A self-administered questionnaire was distributed to 128 medical professionals who participated in the sessions, and the free description was analyzed according to the qualitative coding procedure. Results As a result of analyzing the contents of 97 entries described in the free description of the questionnaire. Six categories were generated in the end: Stressful experience, Active practice of meditation, The need for self-care, Knowledge of mindfulness, Healing through narrative, Self-awareness through the learning session. Discussion Stressful experience about "psychological safety" and "end-of-life care" were narrated. We found that they are receptive to mindfulness, meditation, and self-care, and want to actively incorporate it. The experience of self-awareness was enhanced through the learning sessions. Introducing meditation, mindfulness, and self-care as methods of coping with specific stresses in clinical settings was effective in enhancing self-awareness among medical professionals.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».