Unveiling the shadows: A qualitative inquiry into burnout perceptions among pre-clerkship students in Canadian medical education
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence indicates that burnout manifests early, even among medical students. The pre-clerkship demographic remains inadequately understood with a notable scarcity of studies examining burnout. To address this gap, this project developed a conceptual model to better understand burnout among pre-clerkship = students. Fifteen second-year medical students participated in interviews exploring their experiences with educational stress and perceptions of burnout. Constructivist Grounded Theory informed data collection and analysis due to the undertheorized nature of burnout in the pre-clerkship setting. Recurring themes encompassed information overload, perceived limited faculty support, anticipatory stress of entering clerkship and social isolation during hybrid learning, highlighting multifaceted stressors that ranged from academic to relational. Participants underscored various personal factors, such as time management, adaptation strategies and focusing on personal strengths, as mitigating burnout. Participants recognized the systemic nature of burnout, suggesting that early clinical exposure, peer mentorship and social connections, and dedicated personal time could serve as protective measures. This study addresses a gap in the literature by presenting a model of how personal characteristics interact with institutional and environmental pressures among pre-clerkship students. The findings prompt reflection on why pre-clerkship students express burnout before entering the clinical setting, advocating for institutional strategies to support junior learners.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,014 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».