An integrative longitudinal resilience curriculum
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well documented that student well-being is challenged at medical school and that levels of distress increase as students navigate their training. The Doctor of Medicine (MD) programme at the University of Toronto developed a 4-year resilience curriculum (RC) to encourage students to reach out for help and equip them with resilience-building strategies to manage adversities in a demanding academic and clinical programme. … resilience curriculum (RC) to encourage students to reach out for help and equip them with resilience-building strategies METHODS: Satisfaction surveys, consisting of statements rated by a five-point Likert scale and short-answer questions, were distributed to 518 students; in total, data from four workshops were collected. Two focus groups comprising 12 participants in total were facilitated (n = 6 per group). A thematic content analysis was conducted for the focus group data; open coding was used for transcriptions via an iterative process and inductive analysis. FINDINGS: Preliminary quantitative and qualitative data suggest that students valued the curriculum. The main themes generated from the thematic content analysis were the value of the RC, the delivery of the RC, and developing a resilient community. DISCUSSION: More research must be conducted to assess whether the RC has affected student well-being and resilience. The sustainability of the curriculum depends on the faculty members that support it; faculty development within the areas of wellness and resilience is imperative. INNOVATION AND IMPLICATIONS: The RC, embedded in the core curriculum and integrated within a medical community, is gaining momentum and is valued by students. Further research will assist in the creation of an innovative tool to assess the impact of the RC on medical students.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 découle