Uncovering the components of therapeutic empathy through thematic analysis of existing definitions
Notice bibliographique
Résumé
To identify the components of therapeutic empathy based on a review of existing definitions. A search for therapeutic empathy definitions was conducted in two stages. First, a list of empathy definitions from healthcare contexts was compiled using existing systematic reviews and a database of empathy definitions. The components of those definitions were identified through thematic analysis. Then, forward and backward citation searching (snowballing) of the papers from which those definitions were retrieved was conducted. These papers were randomly sampled and integrated into the analysis until saturation was reached. The searches yielded 3948 definitions of therapeutic empathy. Saturation was reached after analysing 39 individual definitions. Six interrelated components of therapeutic empathy were identified: exploring, understanding , shared understanding , feeling, therapeutic action , and maintaining boundaries. This study identified six prevailing components of therapeutic empathy that distinguish it from empathy in general. The findings provide a conceptual starting point that can help the field better focus its understanding and use of activities that relate to empathy in practice. Future practice, research, and education can use the components generated in this study to more consistently define therapeutic empathy, thereby offering potential to improve patient and practitioner outcomes. • There are numerous, sometimes contradictory, definitions of therapeutic empathy. • This leads to variation in how the concept is practiced, taught, and researched. • This study analysed therapeutic empathy definitions, finding six common components. • Therapeutic empathy involves exploring, understanding, shared understanding, feeling, therapeutic action, and maintaining boundaries.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».