Notice bibliographique
Résumé
Empathy, or the ability to “feel” another person’s experience, evokes strong emotions and activates the neural pathways in the pain region of the brain. Compassion is empathy combined with purposeful action to relieve suffering and impacts the brain’s reward centres. What are the outward impacts of compassion? Compassion is human connection, reciprocity, feeling cared for and caring for another. It reduces stress and cortisol for the receiver and giver. It reduces suffering and impacts all areas of the Quadruple Aim. Yet nearly half of the population of America and 63% of providers believe that the health system is not compassionate.How do you build “compassion skills”? Being a compassionate clinician is not about knowledge, but the quality of communication and relational interactions. Many hold the belief that this ability is naturally acquired or inherent in medical practice, but this ability is technical, rooted in capabilities, intentional, and requires continuous practice and refinement. Healthcare practitioners are at a disadvantage: the rigours clinical learning and the perceived time pressures of practice take precedent, limiting the opportunity for refinement and practice of these interpersonal communication skills. Looking to bridge the gap on continuous professional development and learning from other sectors, the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada has been considering approaches for practice improvement in compassion. To make compassion skills tangible, the presenters offered a “coaching skills” program for physicians. Early evidence is pointing towards the positive impacts of this type of communication skills training on the therapeutic alliance.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,044 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».