Teaching cognitive and affective empathy in medicine: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Empathy can be divided into cognitive empathy (CE) and affective empathy (AE). CE is defined as the accurate understanding and appropriate response to others' thoughts whereas AE is defined as the accurate understanding and appropriate response to others' emotions. The overall purpose of this systematic review and meta-analysis is to assess the effectiveness of empathy interventions in physicians and physicians-in-training in increasing CE and AE. Specifically, we are interested in examining whether specific teaching methods and intervention designs may contribute to greater empathy intervention effectiveness for CE and AE outcomes. METHOD: Studies searched included randomized controlled trials conducted between 1971 to 2022 examining empathy interventions for medical students and physicians. Thirty-six studies, consisting of 3,833 participants, met the inclusion criteria. Data were analysed using random-effects pairwise meta-analysis. RESULTS: = .46 (95% CI = .30, .62)]. Heterogeneity of effects was evident for both analyses. The effectiveness of interventions on AE was moderated by measurement type. Intervention effectiveness was not significantly moderated by other intervention and study characteristics for either type of empathy. CONCLUSIONS: There is evidence of key differences, and similarities, in how CE and AE is taught to medical students and professionals; however, the small number and high level of heterogeneity in studies makes this difficult to confirm. Research in this field will benefit from investigators standardizing teaching and research methods across studies.
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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 | 0,014 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».