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Enregistrement W2909407338 · doi:10.26443/ijwpc.v6i1.188

The Development and Implementation of a Longitudinal Wellness Curriculum for McGill University’s Undergraduate Medical Program

2019· article· en· W2909407338 sur OpenAlexaffvenueabout
Camila Velez, Namta Gupta, Pascale Gendreau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Whole Person Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationPsychological resilienceResilience (materials science)Mental healthPsychologyMedical schoolProfessional developmentQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)MedicineNursingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical students report high rates of psychological distress and morbidity throughout their training. Poor psychological well-being among medical students can interfere with learning and success in medical school, decrease quality of life, and negatively impact quality patient care. Education may be a promising tool to enhance medical students’ resilience, well-being, and mental health. The WELL Office in the Faculty of Medicine at McGill University has developed a novel, 4-year Longitudinal Wellness Curriculum to promote medical students’ personal and professional well-being, and foster a culture of resilience within the learning environment. We present a description of the design, development, and implementation of our Wellness Curriculum. We discuss future directions related to Wellness Curriculum research, evaluation, and application. The present Wellness Curriculum may provide an approach to wellness education for other medical programs.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,305

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,395 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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