Factors associated with increased burnout in genetic counseling students
Notice bibliographique
Résumé
Genetic counseling students face numerous stressors during their graduate program, which can lead to negative outcomes such as burnout. Burnout can negatively impact students' ability to perform well, maintain stamina, and feel competent throughout their training. The Maslach Burnout Inventory (MBI) is a validated survey that assesses three domains that together define burnout: exhaustion, cynicism, and low self-efficacy. One hundred eighty genetic counseling students from the classes of 2024 and 2025 within the United States and Canada completed a cross-sectional, quantitative survey which included the MBI validated for students, a list of 19 situations tailored to students in genetic counseling training programs that may cause stress, and three open-ended questions asking what activities helped reduce stress, including resources provided by the program and resources students would like to be provided. Genetic counseling students endorsed an average of nine situations that caused them "some" or "a lot" of stress. Results revealed that 12% of current students met criteria for having burnout (defined as high exhaustion, high cynicism, and low self-efficacy); an additional 20% met criteria for two of the three burnout subscales. The most consistent predictors of burnout were the numbers of situations causing a student stress and being in the latter part of training. Thematic analyses revealed that personal activities, social activities, and mental health services helped reduce stress, while support in relation to academics was a desired resource. This study reveals that burnout is experienced by genetic counseling students and is associated with factors such as having a high number of situations causing a student stress or being more than halfway through the graduate program. These results provide insight into areas and methods for genetic counseling graduate programs to attenuate burnout in their students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».