Cultural variations in wellbeing, burnout and substance use amongst medical students in twelve countries
Notice bibliographique
Résumé
High levels of stress, burnout, and symptoms of poor mental health have been well known among practicing doctors for a number of years. Indeed, many health systems have formal and informal mechanisms to offer support and treatment where needed, though this varies tremendously across cultures. There is increasing evidence that current medical students, our doctors of the future, also report very high levels of distress, burnout, and substance misuse. We sampled large groups of medical students in 12 countries at the same time and with exactly the same method in order to aid direct comparison. 3766 students responded to our survey across five continents in what we believe is a global first. Our results show that students in all 12 countries report very high levels of 'caseness' on validated measures of psychiatric symptoms and burnout. Rates of substance misuse, often a cause of or coping mechanism for this distress, and identified sources of stress also varied across cultures. Variations are strongly influenced by cultural factors. Further quantitative and qualitative research is required to confirm our results and further delineate the causes for high rates of psychiatric symptoms and burnout. Studies should also focus on the implementation of strategies to safeguard and identify those most at risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».