MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2046652754 · doi:10.1097/nmd.0b013e3181924d03

Stress and Depressive Symptoms/Dysphoria Among US Medical Students

2008· article· en· W2046652754 sur OpenAlexaff
Michael T. Compton, Jennifer S. Carrera, Erica Frank

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionAmerican Cancer Society
Mots-clésDysphoriaDepressive symptomsStress (linguistics)PsychologyClinical psychologyDepression (economics)PsychiatryAnxietyLinguisticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study determined rates and correlates of stress, depressive symptoms/dysphoria, and suicidal thoughts among US medical students. Data were obtained from a large-scale survey conducted at 16 representative medical schools. Students completed questionnaires during first-year orientation (n= 1846), at the time of transition to clinical rotations (n= 1630), and during the fourth year (n= 1469). Students entering the wards reported greater stress, more bad mental health days, and greater depressive feelings than first-year students, with fourth-year students reporting intermediate stress levels. The number of days of bad mental health in the past month, stress experienced in the past 12 months, and perceptions about the medical school's system for coping were independently associated with suicidal thoughts, which were reported by 9% of fourth-year students. Medical schools should undertake efforts to assist students' coping because a substantial proportion of students experience meaningful levels of stress, depressive symptoms (especially around the time of transitioning to clinical care rotations), and suicidal thoughts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Nervous and Mental DiseaseMême sujetHealthcare professionals’ stress and burnoutTravaux en français237 207