Mental health in medical, dental and pharmacy students: A cross-sectional study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The mental health of health students is considered a public health issue which increased dramatically with the COVID 19's pandemic. Few studies have assessed the prevalence of depression in medical, pharmacy, and dental students. Our goal was to assess mental health in health students from the same university and identify the associated factors. Methods: An online survey was sent to the health students of the University of Paris in 3 specialties (medicine, pharmacy, and dentistry). We used the Hospitalization Anxiety and Depression scale, the Composite International Diagnostic Interview-Short Form and the Maslach Burnout Inventory (with 2 versions: the Human Services Survey for clinical students and residents and the Student survey for the others). The presence of suicidal ideation, humiliation, sexual harassment, and sexual aggression over twelve-months was also measured. We performed multivariable logistic regression analyses to identify the associated factors of Major Depressive Episodes (MDE). Findings: 1925 students answered the survey. The overall prevalence of 7-day anxiety and depressive symptoms, MDE, suicidal ideation, humiliation, sexual harassment, and sexual aggression were 55%, 23%, 26%, 19%, 19%, 22%, and 5.5%, respectively. Burnout was present in 42% of nonclinical students and 65% of clinical students and residents. Multivariable logistic regression identified several associated factors of MDE: moderate (OR = 1.49,CI95[1.17-1.90]) or major (OR = 2.32,CI95[1.68-3.20]) subjective financial difficulties, humiliation (OR = 1.71,CI95[1.28-2.28]), sexual abuse (OR = 1.65,CI95[1.04-2.60]), and sexual harassment (OR = 1.60,CI95[1.19-2.16]). Interpretation: This is one of the largest studies comparing dental, pharmacy and medical students from the same university. We found elevated prevalences of psychiatric symptoms with variation depending on specialty.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle