Estresse na Formação Médica: como Lidar com Essa Realidade?
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Ao ingressarem no curso de Medicina, os estudantes se sentem eufóricos e realizados. No entanto, os desafios inerentes à formação podem ser fonte de estresse e angústia, comprometendo o bem-estar desses estudantes. Assim, este estudo se propôs a explorar as causas do estresse na formação médica e os modos de enfrentamento dos estudantes de uma universidade em Montreal, Canadá. Trata-se de um estudo exploratório, com abordagem metodológica qualitativa, mediante um questionário semiestruturado. Participaram do estudo 18 estudantes distribuídos entre o primeiro e o quarto ano do curso de Medicina. Os principais eventos estressores mencionados pelos entrevistados foram: dificuldade em conciliar as atividades acadêmicas e a vida pessoal, avaliações de desempenho, relação com professores/residentes e pacientes, além de terem que morar longe da família. Diante desses eventos, os estudantes desenvolveram estratégias adaptativas e algumas não adaptativas. Entre as estratégias adaptativas, eles mencionaram: falar sobre sentimentos negativos, apoio psicológico, atividades de lazer e apoio espiritual. Em relação às respostas não adaptativas, foram observados sentimentos negativos, como angústia e tristeza, negação da realidade, bebida alcoólica e drogas para recreação. Nesse contexto, as universidades precisam reconhecer essa realidade, de modo a construir estratégias institucionais que possam ajudar os estudantes a lidar com os eventos estressores, para que, assistidos nas próprias necessidades, consigam enxergar as necessidades psicossociais dos pacientes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".