Medical Students’ Perceptions on Identifying and Addressing Emotional Responses in Emergency Medicine: Pilot Investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Training in acute care, such as emergency medicine (EM), where exposure to critically ill and injured patients is high, impacts the well-being of trainees and contributes to burnout. Investigating how, and if, trainees prepare for these situations is necessary to ensure they are supported. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate medical students' perspectives and emotional preparedness for handling acute care and trauma. METHODS: We conducted a pilot investigation using a remote digital survey of medical students during their EM clerkship at a large, urban academic institution. The primary outcome of interest was student-reported preparedness and comfort in handling trauma and critical care patient encounters. Secondary outcomes included awareness of well-being resources and comfort in accessing digital well-being resources. RESULTS: A total of 57 medical students completed the voluntary digital survey, and half of the students (n=28, 49%) reported having witnessed the care of a critically ill or a penetrating trauma patient (eg, a victim of gun violence). A majority (n=40, 70%) had thought about how these events may impact them, and over half felt unprepared to identify the emotional impact these cases may have on them (n=31, 54%) or address the emotional or mental health impact (n=36, 63%). Less than a quarter (n=14, 25%) were aware of digital mental health resources, and 58% (n=33) did not feel fully comfortable connecting with resources if needed. Students who had previously witnessed critical care were significantly more likely to report feeling well prepared in identifying the emotional impact and addressing this impact. CONCLUSIONS: In this cross-sectional survey, students did not feel fully prepared to identify or address the emotional impact of working in EM. Additionally, they lacked awareness of or comfort with accessing digital institutional resources meant to support their well-being, such as a large web-based platform. These findings can help inform and guide interventions by educational and academic leaders. The aim would be to create and promote environments that empower students with tools to identify their own emotions and connect to well-being resources.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».