The self-care education for healthcare professional students using mindfulness
Notice bibliographique
Résumé
Background Recent studies has consistently shown medical students experience high rate psychological symptoms. Under this circumstance teaching mindfulness is a possible option. However, there are few consistent educational courses in medical schools in Japan.Method Showa University (Tokyo, Japan) launched an intensive self-care program based on mindfulness for 600 first-year healthcare professional students in 2015 (120 medicine, 110 dentistry, 210 pharmacist, 100 nursing, 60 PT and OT). The target achievements of this program were as follows:Understand the needs of self-care, Enhance self-awareness, Evaluate evidence of mindfulness for mental diseases, Practice formal/informal mindfulness-based activities. This program consisted of a 90-minutes lecture, and consecutive reflective activities completing personal journals and portfolio follow the lectures. The students are required to plan how to make use of what they learned in this course. The students were asked to complete a questionnaire after the course.Results The questionnaire indicated that 98% of the students were satisfied with the course materials. In particular, some participants stated that regular mindfulness-based practices such as meditation, breathing method, and even informal mindfulness activities in daily life reduced test anxiety, mood- dependent behavior, and absence of flexibility. Descriptions from the e-portfolio showed that the participants understood the importance of body-mind relationship and evitable stressors around them.ConclusionTeaching mindfulness could encourage healthcare students to understand the necessity of self-care at early stages of their professional training. The results would help to develop our next stage of this self-care program based on mindfulness, 12 weekly 1.5-hours session.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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; 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 ».