Wellbeing and mental health amongst medical students in Canada
Notice bibliographique
Résumé
RESEARCH: There is abundant data revealing that there is significant rate of rates of Psychiatric morbidity, psychological stress, and burnout in the medical student population. A core study group in the UK collaborated with 12 countries around the world to review medical student wellness. In this context we surveyed 101 medical students at the Cummings medical school, Calgary, Canada during the height of the COVID pandemic regarding their wellbeing and mental health. RESULTS/MAIN FINDINGS: Prior to medical school 27% reported a diagnosis with a mental disorder. Whilst at medical school 21% reported a mental health condition, most commonly an anxiety disorder and or depressive disorder. The most commonly reported source of stress was study at 81%, the second being relationships at 62%, money stress was a significant source of stress for 35%, and finally 10% reported accommodation or housing as stressful. Interestingly only 14% tested CAGE positive but 20% of students reported having taken a non-prescription substance to feel better or regulate their mood. Seventy-five percent of medical students met specific case criteria for exhaustion on the Oldenburg Burnout inventory 74% met criteria for the GHQ questionnaire. CONCLUSIONS: These findings confirm that medical students are facing significant stressors during their training. These stressors include, in order of frequency, study, relational, financial, and accommodation issues. Nonprescription Substance use was a common finding as well as exhaustion and psychiatric morbidity. Future interventions pursued will have to address cultural issues as well as the organizational and individual determinates of stress.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».