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  4. Resiliencia y empatía en estudiantes de ciencias de la salud
Details

Resiliencia y empatía en estudiantes de ciencias de la salud

Journal
European Journal of Education and Psychology
ISSN
1989-2209
Date Issued
2025-05-07
Author(s)
Víctor Patricio Diaz Narváez
Mildred A. Sandoval
Adán A. Acosta-Martínez
Leida G. Monterroza
REYES REYES, FERNANDO TEDDY  
Facultad de Psicología  
Lindsey W. Vilca
Alejandro Reyes-Reyes
Type
journal-article
DOI
10.32457/ejep.v18i1.2917
URL
https://investigadores.udd.cl/handle/123456789/11131
URL Institutional Repository
https://hdl.handle.net/11447/10871
Abstract
Introducción: Determinar si las dimensiones de la resiliencia son capaces de predecir las dimensiones de la empatía a partir de las puntuaciones de resiliencia individual en una muestra de estudiantes de ciencias de la salud. Métodos: La muestra estuvo compuesta por 1093 estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Salud de El Salvador. Se calcularon estadísticas descriptivas para caracterizar la muestra y se estimó la predicción de las dimensiones de resiliencia sobre las de empatía mediante ecuaciones estructurales. Resultados: Se encontró que las dimensiones de resiliencia ingenieril y adaptativa predicen negativamente las dimensiones de empatía de adopción de perspectiva y cuidado compasivo, mientras que la dimensión ecológica predijo positivamente las dimensiones de empatía de adopción de perspectiva y cuidado compasivo. Conclusión: La resiliencia individual es una variable que puede influir en la empatía y predecir el comportamiento empático en estudiantes de diferentes carreras o programas de estudio pertenecientes a una Facultad de Ciencias de la Salud. Estos hallazgos proporcionan evidencia empírica que respalda el concepto de que la empatía puede definirse como una variable dependiente de la resiliencia individual. Es necesario incorporar la formación en resiliencia y empatía de forma coordinada en el proceso de enseñanza-aprendizaje de los estudiantes de ciencias de la salud.
Subjects
empathy

; 

resilience

; 

statistical prediction

; 

structural equations

; 

training
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