Comparison of Students in Health Education and Healthcare Professionals' Perspective to COVID-19 and Empathy Levels in the Pandemic Period: A Cross-sectional Study
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu çalışmanın amacı, sağlık bilimlerinin farklı alanlarından öğrenci ve profesyonellerin koronavirüs hastalığı-2019'a [coronavirus disease-2019 (COVID-19)] bakış açısını ve empati düzeylerini karşılaştırmaktır. Gereç ve Yöntemler: Çalışma; 18 yaş ve üzeri, araştırmaya katılmaya gönüllü olan, farklı üniversitelerden lisans veya ön lisans düzeyinde sağlık alanında eğitim gören öğrenciler ile lisans veya ön lisans sağlık eğitimi veren kurumlardan mezun olmuş sağlık profesyonellerinden 181 birey ile çevrim içi anket yoluyla gerçekleştirildi. Katılımcıların genel bilgileri, COVID-19'a bakış açıları (COVID-19 ilk bulaş yolu, ilk belirtiler, koruyucu ekipman tercihi, bağışıklık güçlendirme yöntemleri ve pandemi süreci ile ilgili bilgileri takip platformu) ve empati düzeyleri [Toronto Empati Ölçeği (TEÖ)] değerlendirildi. Bulgular: Sağlık profesyonellerinin, COVID-19'lu hasta ile teması, öğrencilere göre anlamlı olarak fazla bulundu (p0,05). Eklem ağrıları ile koku ve tat kaybı belirtilerinin, sağlık profesyonelleri tarafından istatistiksel olarak daha fazla bildirildiği görüldü (p=0,006; p=0,002; p=0,010). Bağışıklık güçlendirme yöntemleri ve TEÖ skorlarında, öğrenciler ve sağlık profesyonelleri arasında anlamlı bir fark görülmedi (p>0,05). Sonuç: Çalışmamızda, sağlık bilimlerinin farklı alanlarından öğrenci ve sağlık profesyonellerinin, COVID-19 bakış açılarının ve empati düzeylerinin çoğunlukla benzer olduğu görüldü. Pandemi döneminde sağlık profesyonelleri ile öğrencilerin bakış açılarını ve empati düzeylerini inceleyen daha geniş kapsamlı çalışmalar yapılmasını ve eğitim-öğretimde sağlık ve empati ilişkisine daha fazla yer verilmesi gerektiğini düşünmekteyiz.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".