The impact of perceived social support and coping on distress in a sample of Atlantic Canadian health professional students during COVID-19 compared to pre-COVID peers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Students pursuing higher education and health professional (HP) programs (e.g., nursing, pharmacy, social work, medicine) experience stressors including academic pressures, workload, developing professional competencies, professional socialization, the hidden curriculum, entering clinical practice and navigating relationships with colleagues. Such stress can have detrimental effects on HP students physical and psychological functioning and can adversely affect patient care. This study examined the role of perceived social support and resilience in predicting distress of Atlantic Canadian HP students during the COVID-19 pandemic and compared the findings to a pre-COVID population of age and sex matched Canadians. METHOD: Second year HP students (N = 93) completed a survey assessing distress, perceived social support, and resilience and open-ended questions on student awareness of supports and counselling available to them, their use/barriers to the services, and the impact of COVID-19 on their personal functioning. HP student responses were also compared with age and sex matched Canadian peers from data collected prior to COVID-19. RESULTS: It was found that HP students reported moderate to severe psychological distress, and while they reported high levels of social support on a measure of perceived social support they also reported that the COVID-19 pandemic made them feel isolated and that they lacked social support. It was found that the sample of HP students reported significantly higher psychological distress than the mean scores of the age and sex matched sample of Canadian peers. CONCLUSIONS: These findings call for creation of more tailored interventions and supports for HP students.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».