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Enregistrement W3172019984 · doi:10.2196/20128

Tracking Stress, Mental Health, and Resilience Factors in Medical Students Before, During, and After a Stress-Inducing Exam Period: Protocol and Proof-of-Principle Analyses for the RESIST Cohort Study

2021· article· en· W3172019984 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Fritz, Jan Štochl, Rogier Kievit, Anne‐Laura van Harmelen, Paul Wilkinson

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésMental healthStressorDistressPsychologyMental distressPsychological resilienceClinical psychologyCohortMedicinePsychiatrySocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge of mental distress and resilience factors over the time span from before to after a stressor is important to be able to leverage the most promising resilience factors and promote mental health at the right time. To shed light on this topic, we designed the RESIST (Resilience Study) study, in which we assessed medical students before, during, and after their yearly exam period. Exam time is generally a period of notable stress among medical students, and it has been suggested that exam time triggers mental distress. OBJECTIVE: In this paper, we aim to describe the study protocol and to examine whether the exam period indeed induces higher perceived stress and mental distress. We also aim to explore whether perceived stress and mental distress coevolve in response to exams. METHODS: RESIST is a cohort study in which exam stress functions as a within-subject natural stress manipulation. In this paper, we outline the sample (N=451), procedure, assessed measures (including demographics, perceived stress, mental distress, 13 resilience factors, and adversity), and ethical considerations. Moreover, we conducted a series of latent growth models and bivariate latent change score models to analyze perceived stress and mental distress changes over the 3 time points. RESULTS: We found that perceived stress and mental distress increased from the time before the exams to the exam period and decreased after the exams to a lower level than before the exams. Our findings further suggest that higher mental distress before exams increased the risk of developing more perceived stress during exams. Higher perceived stress during exams, in turn, increased the risk of experiencing a less successful (or quick) recovery of mental distress after exams. CONCLUSIONS: As expected, the exam period caused a temporary increase in perceived stress and mental distress. Therefore, the RESIST study lends itself well to exploring resilience factors in response to naturally occurring exam stress. Such knowledge will eventually help researchers to find out which resilience factors lend themselves best as prevention targets and which lend themselves best as treatment targets for the mitigation of mental health problems that are triggered or accelerated by natural exam stress. The findings from the RESIST study may therefore inform student support services, mental health services, and resilience theory.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,458 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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