Guilt and Burnout in Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
THEORY: Burnout is prevalent among medical students and is correlated with negative feelings, behaviors, and outcomes. Empathy is a desired trait for medical students that has been correlated with reduced burnout. The concept of guilt is closely related to concern about the well-being of others; therefore, feelings of guilt may be associated with empathy. Excessive guilt poses an increased risk for internalized distress, symptoms such as anhedonia, and may be related to burnout. The relationship between pathogenic guilt and burnout in medical students is unknown. HYPOTHESIS: We hypothesize that pathogenic guilt is present and related to both burnout and empathy in medical students. METHODS: We conducted a cross-sectional survey study of all students in one medical school. Data were collected in February 2020. The Oldenburg Burnout Inventory (OBLI), Toronto Empathy Questionnaire (TEQ), and Interpersonal Guilt Questionaire-67 (IGQ-67) were used. A modified version of IGQ-67 was used to measure four subscales of pathogenic guilt: survival guilt, separation guilt, omnipotence guilt, and self-hate guilt. Data analyses for this study including screening, evaluation of assumptions, descriptive statistics, reliabilities, one-way ANOVA, and correlation coefficients, were conducted using SPSS version 26. RESULTS: Of 300, 168 (56.0%) students participated in the study. Survival, omnipotence, and self-hate classes of pathogenic guilt were positively correlated with burnout. Empathy was correlated with two classes of pathogenic guilt: survival and omnipotence. Empathy was inversely related to burnout (disengagement). CONCLUSIONS: Pathogenic guilt may be a contributor to burnout in medical students. Guilt should be a target of prevention and treatment in burnout in medical students. Supplemental data for this article is available online at https://doi.org/10.1080/10401334.2021.1891544.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».