Evaluation of Dental Student Empathy Scores Using Cognitive and Effective Empathy Measures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Empathy is stressed as an important component of patient-centered practice and training within the dental profession, yet assessment of both cognitive and affective empathy among dental students in a US dental school model is sparse. AIM: To determine if dental students' cognitive and affective empathy differs by class year, gender, and age in a US dental school model. METHODS: This cross-sectional study examined self-reported empathy levels of first to fourth year dental students from a US dental school, using the Jefferson Scale of Empathy-Health Profession Students (JSE-HPS) and the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ). Questions were scored using a 1-7 Likert scale (1 = strongly disagree, 7 = strongly agree); associations were tested using ANOVA and two-sample t-tests. RESULTS: Two-thirds of the dental students (66%) took the survey, n = 280. Most were female (50%), between 19 and 24 years old (52%), and in their first or second year of dental school (66%). The average JSE-HPS score was 112 ± 11 and the average TEQ score was 91 ± 11. JSE-HPS scores were significantly different between dental classes (p = 0.012). Fourth year students had significantly lower JSE-HPS scores than the first and third year students (108 vs. 114 and 114; Tukey's p = 0.022 and 0.044). Females and students < 25 years demonstrated significantly higher empathy both JSE-HP and TEQ. Cognitive and affective empathy measures were positively associated (Pearson r = 0.63, p < 0.001). CONCLUSION: Dental educators should be aware of changes in student empathy levels during dental training to support and promote empathy development across class years within the US dental school model.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».