The empathy imperative in whole person care - for patients and physicians
Notice bibliographique
Résumé
Clinical empathy is associated with improved patient satisfaction, treatment compliance, and better health. At the same time, empirical evidence shows that strong empathic connections between physicians and patients increase job satisfaction and decrease malpractice complaints. Plus, doctors with higher levels of empathy also experience less stress, cynicism, and burnout. Empathy in healthcare should be the norm. Unfortunately, that’s not the case. Physicians encounter emotionally taxing situations—illness, trauma, suffering, and dying—on a frequent or ongoing basis. Which might explain why they may miss or dismiss signs of patient distress. But there’s a growing body of evidence that points to overwork and a lack of self-care as a major problem. In fact, relative to the general population, doctors suffer from higher rates of compassion fatigue, burnout, depression, and suicide. The long hours, administrative workload, and financial imperatives of today’s medical practice means that many physicians struggle to prioritize self-care, including a lack of sleep, exercise, and healthy eating habits. All of this was further exacerbated by the pressure of the recent COVID pandemic. Yet physicians are not permitted to appear vulnerable or weak because doing so is inconsistent with the culture of medicine.This session will explore why empathy and self-empathy are both imperative to whole person care - for physicians and their patients. And will suggest several strategies and practices to combat empathy fatigue.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».