Measuring wellbeing: A scoping review of metrics and studies measuring medical student wellbeing across multiple timepoints
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Studies have demonstrated poor mental health in medical students. However, there is wide variation in study design and metric use, impairing comparability. The authors aimed to examine the metrics and methods used to measure medical student wellbeing across multiple timepoints and identify where guidance is necessary. METHODS: Five databases were searched between May and June 2021 for studies using survey-based metrics among medical students at multiple timepoints. Screening and data extraction were done independently by two reviewers. Data regarding the manuscript, methodology, and metrics were analyzed. RESULTS: 221 studies were included, with 109 observational and 112 interventional studies. There were limited studies (15.4%) focused on clinical students. Stress management interventions were the most common (40.2%). Few (3.57%) interventional studies followed participants longer than 12 months, and 38.4% had no control group. There were 140 unique metrics measuring 13 constructs. 52.1% of metrics were used only once. CONCLUSIONS: Unique guidance is needed to address gaps in study design as well as unique challenges surrounding medical student wellbeing surveys. Metric use is highly variable and future research is necessary to identify metrics specifically validated in medical student samples that reflect the diversity of today's students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,041 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».