“Relationship of mental health and burnout with empathy among undergraduate medical students in Lahore, Pakistan: A cross-sectional study.”
Notice bibliographique
Résumé
Background: Empathy, crucial for effective communication and patient care in medicine, can be influenced by stress, workload, burnout, and impaired mental well-being. Objectives: To assess burnout levels, mental health status and the factors associated with empathy among undergraduate medical students in Lahore, Pakistan. Methods: A descriptive cross-sectional study was carried out among MBBS students from the 3rd to final year at King Edward Medical University, Lahore, with ethical approval granted by the Institutional Review Board. The research employed four questionnaires: a personal and demographic survey, the Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale (WEMWBS), the Maslach Burnout Inventory (MBI) for self-assessment of burnout, and the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ). Data analysis involved descriptive statistics, and factors influencing empathy were examined using the Chi-square test or Fisher’s exact test. Results: The study evaluated 164 Muslim participants with a mean age of 21.77 years (SD = 1.10); 45.1% were male and 54.9% female. Physical illness was reported by 4.9% of the participants, while 6.7% had psychiatric conditions. Almost all participants refrained from alcohol and substance use. No significant association was found between any of the socio-demographic factors (gender, illness, substance use, academic year and specialty preference) and empathy. Likewise, empathy was not significantly related to mental health, as measured by the WEMWBS, or burnout, as assessed by the MBI. The majority of participants (96.3%) had below-average empathy, with a median score of 31 (IQR: 28-35) according to the TEQ scale. Conclusion: Majority demonstrated below-average empathy, only a few reported above-average empathy levels. Although, mostly exhibited high depersonalization and low personal achievement, they had good mental health and low exhaustion levels. No statistically significant relationship was found between any of the factors and empathy. Keywords: Empathy, Mental health, Burnout, Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale, Maslach Burnout Inventory, Toronto Empathy Questionnaire.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».