Correlation Between Resident Physician and Patient Perceptions of Empathy in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: Empathy is essential for emergency medicine physicians, impacting patient outcomes and experiences, especially in the fast-paced emergency department (ED). However, empathy often declines during medical training, negatively affecting care. Little is known about how emergency medicine trainees perceive their empathy compared to their patients. Objective: This study aimed to explore the correlation between patient perceptions of resident physician empathy and residents’ self-perceptions during ED visits. Methods: This was a prospective observational study was conducted at a Level 1 Trauma and Tertiary Care Center in the south-central U.S., using the Consultation and Relational Empathy (CARE) Measure. At patient disposition, ED patients rated their resident physician’s empathy, followed by residents rating their own empathy delivery. Ratings were categorized as high (>81%) or low (≤80%) empathy providers. The primary outcome was the correlation between patient and resident empathy ratings; secondary outcomes examined the effects of age, sex, and race. Results: Residents rated themselves as high empathy providers 32.6% of the time, while patients rated their residents as high empathy providers 68.5% of the time. Only 6% of interactions involved residents rating themselves as high empathy providers when patients did not. Older patients rated residents as low empathy providers slightly more often than younger patients. Differences in race and gender did not significantly impact empathy ratings. Conclusion: Our findings reveal a significant gap between resident physicians’ self-assessments of empathy and patients’ assessments, with residents often rating themselves lower than their patients did, highlighting a disconnect in self-perception among emergency medicine trainees.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».