Sources of distress during medical training and clinical practice: Suggestions for reducing their impact
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students and doctors experience several types of professional distress. Their causes ("stressors") are commonly classified as exogenous (adapting to medical school or clinical practice) and endogenous (due to personality traits). Attempts to reduce distress have consisted of providing students with support and counseling, and improving doctors' management of work time and workload. AIM: To review the common professional stressors, suggest additional ones, and propose ways to reduce their impact. METHOD: Narrative review of the literature. RESULTS AND CONCLUSION: We suggest adding two professional stressors to those already described in the literature. First, the incongruity between students' expectations and the realities of medical training and practice. Second, the inconsistencies between some aspects of medical education (e.g., its biomedical orientation) and clinical practice (e.g., high proportion of patients with psychosocial problems). The impact of these stressors may be reduced by two modifications in undergraduate medical programs. First, by identifying training-practice discrepancies, with a view of correcting them. Second, by informing medical students, both upon admission and throughout the curriculum, about the types and frequency of professional distress, with a view of creating realistic expectations, teaching students how to deal with stressors, and encouraging them to seek counseling when needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».