Burnout in oral health students: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Student burnout can be defined as the negative reactions that occur because of prolonged academic stress, which can result in emotional exhaustion/exhaustion (EE/EX), depersonalization/cynicism, and diminished personal accomplishment/reduced academic efficacy (DPA/RAE). OBJECTIVE: The purpose of this scoping review is to determine if burnout is prevalent in oral health students (OHS); identify the factors that are shown to be predicators of burnout in OHS; determine the preventive and coping strategies OHS used to mitigate the effects of burnout; and identify gaps in the literature on burnout in OHS. METHODS: A systematic search was completed using the following databases: PubMed, CINAHL, EBSCO, and ERIC. The returns were screened by all members of the team using inclusion and exclusion criteria, and the studies that met the criteria were appraised. RESULTS AND DISCUSSION: Eighteen studies assessed burnout in OHS, 15 studied dental students, 2 studied dental hygiene students, and 1 studied both. Findings concerning the prevalence of burnout varied greatly across the literature with anywhere between 7% and 70.4% of OHS reporting suffering from burnout syndrome. The most prevalent scale of burnout in OHS was EE/EX with 10%-66.2% of OHS reporting high levels. Stressors for OHS were years of study, clinical components, and demanding academic courses. Early identification and interventions are keys to prevent the negative consequences of burnout. CONCLUSION: Burnout in OHS can affect their mental health, empathy toward patients, and professional conduct. Therefore, educating students and faculty on the signs and symptoms of burnout is key in preventing detrimental effects that may inhibit their academic success.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».