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Enregistrement W2988429718 · doi:10.1186/s12909-019-1847-9

Exploring the relationship between medical student basic psychological need satisfaction, resilience, and well-being: a quantitative study

2019· article· en· W2988429718 sur OpenAlexaff
Adam Neufeld, Greg Malin

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)Psychological resilienceAutonomyMedical educationSelf-determination theoryStructural equation modelingTest (biology)Applied psychologyClinical psychologySocial psychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is increasing acknowledgment that medical training is stressful for students and can impact their well-being. An important aspect of this is self-determination and basic psychological need satisfaction. A better understanding of how medical student perceptions of the learning environment impacts their basic psychological needs for motivation, resilience, and well-being may help to create learning environments that support the needs of medical students and help them become better healthier physicians. We aim to add to the literature on this topic by examining this relationship through the lens of Self-Determination Theory. METHODS: A total of 400 students from all 4 years of the medical program at our institution were invited to complete an anonymous online survey, measuring basic need satisfaction/frustration (autonomy, competence, relatedness) within the learning environment, resilience, and psychological well-being. We used analysis of variance to assess the effect of gender, age, and year on all variables, with t-tests to compare subgroups. Structural equation modelling was performed to test a hypothesized model in which support of medical students' basic needs would positively relate to their resilience and well-being. RESULTS: = 3.15, df = 3, p = 0.369, RMSEA = 0.018, SRMR = 0.022, CFI = 0.999. Autonomy and relatedness satisfaction exerted direct effects on well-being. Competence satisfaction did so indirectly, through its direct effect on resilience. Female medical students had lower resilience scores compared to their male peers. CONCLUSIONS: When medical students perceived their learning environment as supportive to their basic needs, it was associated with an increase in their psychological well-being. Satisfaction of competence, but not autonomy or relatedness, predicted an increase in their resilience. Fostering medical students' basic needs for motivation, especially competence, is recommended to support their resilience and well-being. Further research is required to generalize these results further.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations129
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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