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Enregistrement W4410120024 · doi:10.3138/jvme-2024-0150

Evaluation of Factors Contributing to Veterinary Student Anxiety Prior to Instructional Surgery Laboratories

2025· article· en· W4410120024 sur OpenAlexvenueno aff
Meghan L. Lancaster, Chad W. Schmiedt, Katie M. Hodges, Janet A. Grimes, Mandy L. Wallace, Tara Denley, Ikseon Choi

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyStressorMedicineFeelingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)State-Trait Anxiety InventoryClinical psychologyPandemicPsychologyFamily medicineInternal medicinePsychiatryDiseaseSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding factors contributing to veterinary student anxiety prior to instructional laboratories is important for mitigating those stressors and improving student education. This study aimed to investigate the relationships between student anxiety prior to surgery and demographic and societal variables before and during the COVID-19 pandemic. We hypothesized that increased county COVID-19 cases would increase anxiety, and experience level would have no impact. Students were enrolled in this study in 2019 ( n = 87), 2021 ( n = 84), and 2022 ( n = 96). Participants completed a demographic questionnaire, the State Trait Anxiety Inventory (STAI), which involved a writing prompt to describe their feelings, and provided a salivary sample immediately prior to their first ovariohysterectomy laboratory. Univariable and multivariable linear models were used to assess for predictors of STAI scores, salivary cortisol levels, and scored prompt responses with significance threshold ( p < 0.05). Year and COVID-19 cases were correlated and considered together. A significant predictor for both STAI-S and STAI-T scores was year/COVID-19 (2019 = 0 COVID-19; STAI-S = 54.7 ± 6.6; 2021 = 679 COVID-19, STAI-S = 67.5 ± 6.6; 2022 = 186 COVID-19, STAI-S = 56.7 ± 10.1; p < .001). Alcohol use was predictive of reduced STAI-T scores. Predictors for increasing cortisol levels included year and use of over-the-counter medications. Predictors for short-answer results included year, laboratory role, and experience. Limitations include a limited time studied at one institution and the multifactorial, individualized nature of anxiety. Some measures of anxiety were greater in times of high COVID-19 levels, and there was evidence that anxiety was reduced for more experienced students. More work is needed to understand which factors influence student anxiety so targeted interventions can be evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,388
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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