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Enregistrement W4403001844 · doi:10.2196/57884

Visualizing Empathy in Patient-Practitioner Interactions Using Eye-Tracking Technology: Proof-of-Concept Study

2024· article· en· W4403001844 sur OpenAlexvenueno aff
Yuyi Park, Hyungsin ­Kim, Hakkyun Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of EducationNational Research Foundation
Mots-clésPreprintEmpathyEye trackingProof of conceptTracking (education)PsychologyComputer scienceArtificial intelligenceWorld Wide WebSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Communication between medical practitioners and patients in health care settings is essential for positive patient health outcomes. Nonetheless, researchers have paid scant attention to the significance of clinical empathy in these interactions as a practical skill. Objective: This study aims to understand clinical empathy during practitioner-patient encounters by examining practitioners' and patients' verbal and nonverbal behaviors. Using eye-tracking techniques, we focused on the relationship between traditionally assessed clinical empathy and practitioners' actual gaze behavior. Methods: We used mixed methods to understand clinical encounters by comparing 3 quantitative measures: eye-tracking data, scores from the Korean version of the Jefferson Scale of Empathy-Health Professional, and Consultation and Relational Empathy survey scores. We also conducted qualitative interviews with patients regarding their encounters. Results: One practitioner and 6 patients were involved in the experiment. Perceived empathy on the part of the practitioner was notably higher when the practitioner focused on a patient's mouth area during the consultation, as indicated by gaze patterns that focused on a patient's face. Furthermore, an analysis of areas of interest revealed different patterns in interactions with new as opposed to returning patients. Postconsultation interviews suggested that task-oriented and socially oriented empathy are critical in aligning with patients' expectations of empathetic communication. Conclusions: This proof-of-concept study advocates a multidimensional approach to clinical empathy, revealing that a combination of verbal and nonverbal behaviors significantly reinforces perceived empathy from health care workers. This evolved paradigm of empathy underscores the profound consequences for medical education and the quality of health care delivery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,418 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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