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Enregistrement W2169328265 · doi:10.1046/j.1365-2923.2000.00478.x

Attitudes toward mental illness in medical students: does personal and professional experience with mental illness make a difference?

2000· article· en· W2169328265 sur OpenAlexaff
Deborah A. Roth, Martin M. Antony, Kathryn Lawson Kerr, Fiona Downie

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesMcMaster UniversitySt. Joseph's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessMental healthAffect (linguistics)PsychologyInterpersonal communicationClinical psychologyInterpersonal relationshipPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Medical students may be susceptible to emotional difficulties because of the high levels of both academic and interpersonal stress associated with their training. This study examined attitudes toward mental illness in medical students. It was expected that people who had experience of mental illness, either in their personal lives or through their professional experience, would have more positive attitudes toward students with mental health problems than would people who had not had such experience. METHOD: Faculty and staff employed by a large American university medical centre completed a questionnaire package including several measures designed to assess specific attitudes toward medical students with emotional problems. Data were also collected on the degree to which specific mental disorders were thought to interfere with the performance of medical students. RESULTS: In general, prior experience with mental illness, either through personal or professional activities, was associated with more positive attitudes about students with mental illness. However, the pattern of findings was complex. CONCLUSION: Future research should examine the extent to which specific mental illnesses actually affect the performance of medical students.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,424 · 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

Citations70
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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