We Burn Out, We Break, We Die: Medical Schools Must Change Their Culture to Preserve Medical Student Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
The author explores medical student depression and suicide through the lens of the author's personal struggle during the first 2 years of medical school. While the author's story is unique, other medical students have also faced challenges that have led them to consider a permanent solution to a temporary problem. Although resources are available, stigma represents a significant barrier for students as they decide whether to seek help. Students fear that showing the slightest hint of vulnerability or imperfection will be used against them in an advancement committee, a course evaluation, or the dean's letter for residency applications. This difficulty asking for help and the subsequent suppression of feelings can lead to burnout and ultimately to increased risk of suicide. The author calls for medical schools to make changes to their culture to preserve medical student mental health. These include committing to helping students who are struggling academically or psychologically, implementing an institution-wide program to screen for individuals at risk for suicide, educating members of the institution's community about depression to destigmatize seeking help for mental health, and ensuring confidential mental health services are readily available to those who need them. But, most importantly, medical schools must create a culture that normalizes the need for self-care and includes vulnerability as part of training in professionalism.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,031 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».