Empathy, self-compassion, and depression correlations among health professionals in Northern Greece
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Aim: To study and record the level of empathy and self-compassion of the medical and nursing staff of a general hospital in North Greece, and to investigate their connection to depression levels.. PATIENTS AND METHODS: Materials and Methods: The study sample consists of 88 people (66 women and 22 men), medical and nursing staff of the General Hospital of Kavala (northern Greece) who filled out a questionnaire. The questionnaire consists of 4 parts: 1) socio-demographic data; 2) the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ); 3) Self- Compassion Scale (SCS), and 4) the Beck Depression Inventory (BDI). For the statistical processing of the data, SPSS v.25 software was used. RESULTS: Results: The mean total value for TEQ indicates moderate high level of empathy (M = 40.5). For self-compassion the mean total value for SCS was moderate (M = 82.6) and the BDI shows a low level of depression (M = 28.7). A high level of empathy corresponds to a high level of self-compassion (ρ(88) = 0.263, p = 0013). Older ages correspond to a lower level of depression (ρ(88) = -0.218, p = .042). CONCLUSION: Conclusions: Empathy is a key factor for the creation of the therapeutic relationship between the patient and the healthcare provider, while increasing the level of the health provider's self-compassion. Increased levels of self-compassion and older age among providers may correspond to lower levels of depression.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».