Wellbeing, burnout and substance use amongst medical students: A summary of results from nine countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There has been increasing interest in the physical health, mental wellbeing and burnout afflicting medical students over recent years. This paper describes the overall results from phase two of an international study including a further nine countries across the world. METHODS: We sampled large groups of medical students in nine countries at the same time and with exactly the same method in order to aid direct comparison of demographics, burnout and mental wellbeing through validated instruments. RESULTS: A total of 4,942 medical students from these countries participated in this study. Around 68% of respondents screened positive for mild psychiatric illness using the General Health Questionnaire-12. Around 81% and 78% of respondents were found to be disengaged or exhausted respectively using the Oldenburg Burnout Inventory. Around 10% were found to be CAGE positive and 14% reported cannabis use. The main source of stress reported by medical students was their academic studies, followed by relationships, financial difficulties and housing issues. CONCLUSION: Cultural, religious and socioeconomic factors within each country are important and understanding their effects is fundamental in developing successful local, regional and national initiatives. Further quantitative and qualitative research is required to confirm our results, clarify their causes and to develop appropriate preventative strategies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».