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Enregistrement W2136785006 · doi:10.36834/cmej.36548

Developing a Program to Promote Stress Resilience and Self-Care in First Year Medical Students

2011· article· en· W2136785006 sur OpenAlexvenueno aff
Suzie Thomas, Myra Haney, Chris Pelic, Darlene Shaw, Jeffrey G. Wong

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésAttendancePresentation (obstetrics)Medical educationSession (web analytics)Psychological resilienceResilience (materials science)PsychologyMedical schoolMental healthMedicineFamily medicineComputer scienceSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Facilitating stress resilience in future physicians is an important role of medical educators and administrators. We developed an extracurricular program and pilot tested the program on first year medical students. METHODS: Presentations on topics related to mental health, help-seeking, and stress resilience were presented (one topic per session). Attendance was voluntary. Attendees were requested to complete anonymous evaluations following each presentation. Primary outcome variables were rates of agreement that the presentation (1) was interesting, (2) provided valuable information, and (3) provided information relevant for the student's future practice as a physician. RESULTS: Each of the seven topics was attended on average by approximately half of the student body. Evaluations were very positive that presentations were interesting and provided information useful to maintaining balance during medical school (all had ≥85% rates of agreement). Evaluations by students were variable (41%-88% rates of agreement) on whether each presented information relevant for future practice. CONCLUSIONS: The results support that first-year medical students value explicit guidance on ways to bolster stress resilience and self-care during medical school. It is important to clarify with each presentation how the information is relevant to their future practice as a physician.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,408 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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