Supporting Medical Student Wellness During a Pandemic: A Pilot Study of an Extra-Curricular Resilience-Promotion Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical students face a unique collection of stressors, both intrinsic and external with consequences to health and well-being, ultimately impacting patient care. Health education institutions play a role in perpetuating or mitigating this experience of stress. Objective: This pilot project aimed to identify the impact of an extra-curricular wellness program on well-being among naturopathic medical students. Methods: Participants engaged in a 2-day facilitated wellness retreat followed by three monthly workshops, which coincided with the onset of the COVID-19 pandemic. Frequencies of pre-defined behaviours, and validated measures of stress, resilience, and mental health were assessed prior to the start of the program, immediately upon completion, and 6 months after the program concluded and were compared with wait-listed controls. Results: There was a clear trend toward reduced stress perception and anxiety, along with improved resilience among program participants through the duration of the study and compared with controls. The positive trends over the course of the study, especially during a global pandemic, suggests that the intervention was beneficial to participants. Conclusion: The results suggest that supporting students in cultivating the skills of resilient coping may reduce perceived stress and improve mental health for medical students, even during times of uncontrollable external stress.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».