Cultivating physician empathy: a person-centered study based in self-determination theory
Notice bibliographique
Résumé
While physician empathy is a vital ingredient in both physician wellness and quality of patient care, consensus on its origins, and how to cultivate it, is still lacking.The present study examines this issue in a new and innovative way, through the lens of self-determination theory.Using survey methodology, we collected data from N = 177 (44%) students at a Canadian medical school.We then used a person-centered approach (cluster analysis) to identify medical student profiles of self-determination (based on trait autonomy and perceived competence in learning) and how the learning environment impacted empathy for those in each profile.When the learning environment was more autonomy-supportive, students experienced higher satisfaction and lower frustration of their basic psychological needs in medical school, as well as greater empathy towards patients.The translation into increased empathy, however, was only evident among the students with higher self-determination at baseline.Results from this study suggest that autonomy-supportive learning environments will generally support medical students' psychological needs for optimal motivation and well-being, but whether or not they lead to empathy towards patients will depend on individual differences in self-determination.Findings and their implications are discussed in terms of developing theory-driven approaches to cultivating empathy in medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».