Signaling hostility: The relationship between witnessing weight‐based discrimination in medical school and medical student well‐being
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environments that are hostile to one or more marginalized groups are known to have a negative effect on the mental health and well‐being of both targets and observers. Anti‐fat attitudes have been well documented in medical education, including the use of derogatory humor and discriminatory treatment toward higher‐weight patients. However, to date, it is not known what effect observing weight stigma and discrimination during medical school has on medical students’ psychological health and wellbeing, sense of belonging, and medical school burnout. The present study surveyed a total of 3994 students enrolled across 49 US medical schools at the start of their first year and at the end of their fourth year. Participants reported the frequency with which they had observed stigmatizing and discriminatory behaviors targeted at both higher‐weight patients and higher‐weight students during their four years of medical school. Observed weight stigma was prevalent, and was associated with worse psychological and general health, reduced medical school belonging and increased medical school burnout. The indirect effects of observed weight stigma on medical school burnout, via belonging, psychological health, and general health, were statistically significant in the sample as a whole, but were more pronounced in higher‐weight students. This effect may be explained, in part, by the relationship between observed stigma and medical school belonging. Higher levels of observed stigma were associated with reduced feelings of belonging in higher‐weight but not normative‐weight students. Top‐down institutional culture change is needed to rectify this situation, which is detrimental to both students and patients.
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 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 | 0,008 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».