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Gutierrez-Misis, AliciaAutor o CoautorCastell-Alcalá, María VictoriaAutor o CoautorGonzalez-Lopez, EstebanAutor o CoautorGijon-Conde, TeresaAutor o Coautor

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31 de diciembre de 2025
Publicaciones
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Artículo
Hybrid Gold

Medical students maintain their humanistic and patient-centred vocation throughout Medicine Degree in Spain: a study based on narratives

Publicado en: Sn Social Sciences. 3 (6): - 2023-06-01 3(6), DOI: 10.1007/s43545-023-00673-z

Autores:

de Rivera Atienza VA; Gutiérrez-Misis A; Alfonso ACB; Rodrigo JMVS; Arribas JM; López NP; Castell-Alcalá MV; Ramos MTB; Goñi JL; Pérez MDC; Gutiérrez MFP; Panadés RMG; Gonzalez-Lopez E; Gijón-Conde T
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Resumen

Narrative medicine has great educational potential in the degree of medicine. This study explores for the first time the use of narrative medicine in relation to longitudinal evolution of medical vocation for the same group of students. In the context of the Degree in Medicine at the Universidad Autónoma de Madrid (Spain), students wrote narratives about what it meant to them to be a doctor at the beginning and end of their studies. The narratives of 338 students of the academic years 2012/13–2017/18 and 2013/14–2018/19 were analysed and compared. Students mostly pursued a degree in medicine on account of humanistic motivations, which are reinforced throughout their degree. In contrast, up to 10% of students reference to have experienced vocational crises and suffered frustration, with up to 25% of the references pertaining to having made significant sacrifices. Students maintain and evolve their humanistic, patient-centred vision throughout their degree studies, despite the difficulties they appear to encounter. We suggest that efforts must be made to include more humanistic perspectives in the medical degree to keep this trend, which may improve both the educational experience created in universities and the health care given to patients.
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Palabras clave

Quality education

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista SN Social Sciences, Q4 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Multidisciplinary, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-06:

  • Open Alex: 1
  • Scopus: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-06:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 6 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://repositorio.uam.es/handle/10486/707695
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 4 - Quality Education, con una probabilidad del 45% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.
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