Medical Students’ Views on Psychiatry in Germany and Italy: Survey
Notice bibliographique
Résumé
<b>Objectives:</b> In 2019, the Insititue for Health Metrics and Evaluation reported that 16% of life lost were attributed to mental health. As a result, global shortage of psychiatrists is a pressing issue due to the increasing burden of mental illness. In 2016, a mere 5% of US medical students chose psychiatry as a career, a trend mirrored in Germany and Italy. As the medical students of 2016 have graduated or transitioned into residency in 2023, their attitudes towards psychiatry could have contributed to today’s shortage of psychiatrists. The global mental health burden has only been exacerbated by the COVID-19 pandemic. This study explores the attitudes of German and Italian medical students towards psychiatry, their career aspirations, and the influence of factors such as personal experience and education on their interest in the field. <b>Methods:</b> A cross-sectional survey was conducted among 799 medical students in two European countries in 2016. Participants answered questions about their attitudes towards psychiatry, their psychiatric education, and personal experiences. Inferential analyses were performed using chi-square tests and a significance level of 0.05. <b>Results:</b> The number of years in medical school, personal experiences, and perceived quality of education significantly affected specialty choice and ranking of psychiatry compared to other specialties. Internships, psychiatric placements, and views on psychiatric instructors also played a significant role in choosing psychiatry as a career. <b>Conclusions:</b> Assessing medical students’ attitudes towards psychiatry and the factors that influence their career choices, such as psychiatric education and personal experiences, can inform changes to attract students to the field. Addressing the worldwide shortage of psychiatrists is crucial to reduce the burden of mental health and substance use disorders.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».