From Suppression to Integration: A Self‐Determination Theory Perspective on Emotion Regulation in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Emotions influence physicians' learning, well-being and clinical care. Yet, emotion regulation remains an underdeveloped area in medical education, often lacking the conceptual clarity and structure needed for consistent teaching and assessment. This paper introduces self-determination theory (SDT) as a comprehensive framework for advancing emotion regulation in clinical training and practice. ARGUMENT: SDT describes three distinct forms of emotion regulation-dysregulation, suppression and integration-each shaped by the degree to which basic psychological needs for autonomy, competence and relatedness are supported. Clinical learning environments may unintentionally foster suppression or dysregulation through cultural norms and structural pressures. These patterns can undermine physician wellness and patient care, whereas integrated regulation has been linked to resilience, empathy and sustained professional engagement. INSIGHTS: SDT brings conceptual precision, strong empirical foundations and existing validated tools for assessment. It offers educators and institutions a ready-to-use framework to support emotional development through curriculum design, coaching and organisational culture, enabling emotion regulation to be approached as a developmental skill. CONCLUSION: Applying SDT to emotion regulation offers a promising path forward for medical education. It provides a shared language and actionable strategies to foster emotional integration, enhancing learner development, care quality and system sustainability.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».