Measuring medical student wellbeing longitudinally: a psychometric systematic review of commonly used scales
Notice bibliographique
Résumé
Background: Longitudinal measurements of medical student wellbeing are needed to evaluate the impacts of training and potential interventions, but the psychometric evidence underlying commonly used wellbeing scales is unclear, impairing selection decisions. We therefore synthesized the psychometric evidence of the most common scales employed to measure self-reported medical student wellbeing longitudinally. Methods: We conducted a psychometric systematic review based on the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) guidelines. We searched seven databases and gray literature in March 2023 for psychometric studies in medical students of 53 scales. Two independent reviewers completed screening and data extraction and resolved conflicts via discussion. We assessed study quality and psychometrics using COSMIN methodology and pooled results for internal consistency and test-retest reliability when there were ≥2 studies per scale. Results: Of 2374 abstracts, we included 133 studies. Over a quarter (26.4%) of study scales lacked psychometric evidence in medical students. Internal consistency was the most studied property (118 studies), while there were no studies on measurement error. There was sufficient evidence of internal consistency for 30 scales and construct validity for 34 scales. However, there were only 1-6 scales with sufficient evidence for each of the remaining properties. Study quality varied widely and only 20 of them reported participant ethno-racial identity. Conclusions: Many scales commonly used to measure medical student wellbeing longitudinally lack medical student-specific psychometric evidence. Among those that do, few have any evidence beyond internal consistency and construct validity. Future psychometric studies are needed in diverse populations to better inform scale selection.
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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 | 0,072 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».