The Relationship Between Perfectionism and Empathy Among Medical and ursing Students
Bibliographic record
Abstract
Jonkutė, E. (2024). Medicinos ir slaugos studentų perfekcionizmo ir empatijos sąsajos. (Sveikatos psichologijos bakalauro baigiamasis darbas) Mokslinis vadovas: lekt. Aušra Norė. Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, Medicinos akademija, Visuomenės sveikatos fakultetas, Sveikatos psichologijos katedra: Kaunas. – 40 psl. Tyrimo problema. Empatija yra apibūdinama kaip vienas iš svarbiausių socialinių medicininės priežiūros komponentų, užtikrinančių kokybiškos ir humanistinės sveikatos priežiūros patirtį ne tik pacientų, bet ir pačių specialistų. Empatija yra konstruktas, vis daugiau tiriamas sveikatos priežiūros lauke, tačiau nemažai tyrimų parodo pastebimą empatijos mažėjimą medicinos ir slaugos studijų metu. Taip pat pastebimas ir perfekcionizmo augantis paplitimas tarp įvairių sveikatos priežiūros studijų programų tarp studentų. Tyrimo tikslas. Ištirti ir išanalizuoti medicinos ir slaugos studentų empatijos ir perfekcionizmo lygius, taip pat palyginti abiejų studentų grupių empatijos ir perfekcionizmo išreikštumą. Tyrimo metodai. Empatijos konstruktui analizuoti buvo taikomas TEK (angl. Toronto Empathy Questionnaire – TEQ). Perfekcionizmo konstruktui analizuoti buvo taikomas FMPS (angl. Frost Multidimensional Perfectionism Scale - FMPS). Tyrimo imtį sudarė 207 medicinos (74 proc.) ir slaugos (26 proc.) studentai; 27 proc. imties sudarė vyrai, 88 proc. – moterys. Tyrimo rezultatai. Tyrimo duomenų analizė parodė statistiškai reikšmingą ryšį tarp empatijos lygio ir lyties (p < 0,001) - moterų empatijos lygis buvo aukštesnis. Bendroje imtyje buvo nustatytas aukštas perfekcionizmo lygis, tačiau tarp perfekcionizmo ir lyties, studijų srities ir studijų kurso statistiškai reikšmingų ryšių nebuvo nustatyta. Tarp empatijos ir studijų srities ar studijų kurso statistiškai reikšmingo ryšio nebuvo nustatyta. Tyrimo išvados. Tyrimo rezultatai parodė aukštą bendros imties empatijos ir perfekcionizmo lygį, tačiau išskyrus empatijos ryšį su lytimi, tarp dviejų studentų grupių nebuvo nustatyti statistiškai reikšmingi empatijos ir perfekcionizmo lygių skirtumai.
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 | 0.003 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".