Stressors and Stress of Veterinary Students during their Introduction to the Clinical Workplace
Notice bibliographique
Résumé
Various stressors contribute to veterinary students’ stress levels. According to the medical education literature, students’ stress seems to increase during clinical training, but research investigating this in veterinary students is scarce. According to transactional stress theory, individual students may not perceive every stressor as equally stressful. The present research therefore aimed to investigate how stressful veterinary students perceive stressors of clinical training, identify subgroups based on their perceptions of these stressors, and determine whether the subgroups differ regarding their total clinical training-related stress and academic achievement. The sample consisted of 197 veterinary students completing their clinical rotation course. The Rotation Stress Questionnaire for Veterinary Students (RSQV) was employed to assess rotation-specific stressors and stress. Course grades served as indicators of academic achievement. Veterinary students reported moderate overall clinical training-related stress, and heavy workload was the main source of stress. Hierarchical cluster analysis identified four subgroups of students, namely: the Generally Stressed Group, Responsibilities Uncertainty Group, Overtasked Group, and Unstressed Group, with significant differences in total stress ( p < .001). The groups also differed significantly in academic achievement ( p = .015), with post-hoc analysis indicating significant mean differences between the highest- and lowest-stress groups ( p = .014). In conclusion, veterinary students’ stress during clinical training appears to be a significant factor, particularly concerning workload. However, there are interindividual differences in total stress and achievement which should be considered.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».