Stress in Medical Students in a Problem-Based Learning Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Background This study aims to assess stress level and its drivers among medical students using a PBL teaching system Method Higher Education Stress Inventory (HESI,) was used to assess stress among medical students. . All students in the College of Medicine were enrolled. Results: The response rate was 99%.The prevalence of stress was 54.7%. The overall mean stress score was higher in the 4 th year students (2.64) than 1 st year students (2.52) (p= 0.01). Junior students were more likely to be stressed by lack of clarity of the aims of the study (p=0.014) and lack of feedback from the teachers (p=0.003). Senior students were more likely to be stressed by lack of time for other activities (p=0.036), financial worries (p=0.027)) and about preparedness for future profession (p=0.007) Despite the high stress scores, only 8.3% regretted their choice of career and 9.3 % felt that they are not prepared well for their future profession Conclusions High level of stress was noted especially among senior students. Stress in junior students was more likely to be medical training-related and to be personal problems-related in senior students. The vast majority of students were happy with their choice of profession and optimistic about their future
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».