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Enregistrement W6977011843 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6267107

Perspectives on mental health services for medical students at a Ugandan medical school

2022· other· en· W6977011843 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPublic healthCurriculumQualitative researchMental distressHelp-seekingDistressMedical school

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background University-based mental health services for medical students remain a challenge, particularly in low-income countries, due to poor service availability. Prior studies have explored the availability of mental health services in high-income countries but little is known about mental health services in countries in sub-Saharan Africa, such as Uganda. Medical students are at a higher risk of developing mental health challenges during their course of study as compared with other students. Thus, there is a need for well-structured mental health services for this group of students. The aim of this study was to explore perspectives on mental health services for medical students at a public University in Uganda. Methods This was a qualitative study where key informant interviews were conducted among purposively selected university administrators (n = 4), student leaders (n = 4), and mental health employees of the university (n = 3), three groups responsible for the mental well-being of medical students at a public university in Uganda. Interviews were audio-recorded, transcribed, and thematically analyzed to identify relevant themes. Results The working experience of university administrators and mental health providers was between eight months to 20 years, while student leaders had studied at the university for over four years. We identified five broad themes: (1) Burden of medical school: A curriculum of trauma, (2) Negative coping mechanisms and the problem of blame, (3) The promise of services: Mixed Messages, (4) A broken mental health system for students, and (5) Barriers to mental health services. Conclusion Distinguishing between psychological distress that is anticipated because of the subject matter in learning medicine and identifying those students that are suffering from untreated psychiatric disorders is an important conceptual task for universities. This can be done through offering education about mental health and well-being for administrators, giving arm’s length support for students, and a proactive, not reactive, approach to mental health. There is also a need to redesign the medical curriculum to change the medical education culture through pedagogical considerations of how trauma informs the learning and the mental health of students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
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