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Record W3007318833 · doi:10.36834/cmej.56726

A pilot study of a longitudinal mindfulness curriculum in undergraduate medical education

2020· article· en· W3007318833 on OpenAlexaffvenue
Heather MacLean, Emélie Braschi, Douglas Archibald, Millaray Sanchez-Campos, Danusha Jebanesan, Diana Koszycki, Carol Gonsalves

Bibliographic record

VenueCanadian Medical Education Journal · 2020
Typearticle
Languageen
FieldPsychology
TopicMindfulness and Compassion Interventions
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsMindfulnessEmpathyCurriculumPsychological resilienceAttendanceClinical psychologyPerceived Stress ScaleDemographicsPsychologyMedicineScale (ratio)Stress (linguistics)PsychiatryPsychotherapistPedagogyDemography

Abstract

fetched live from OpenAlex

BACKGROUND: To support student well-being, a mindfulness curriculum in undergraduate medical education was launched at our university in 2014. We describe the program and report 3-year results. METHODS: Medical students responded to online questionnaires on mindfulness (Freiburg Mindfulness Inventory), empathy (Jefferson Scale of Physician Empathy), resilience (Connor-Davidson Resilience Scale) and perceived stress (Perceived Stress Scale) and were surveyed for demographics, home practice, and subjective experience at curriculum launch and yearly for 3 years. RESULTS: = 0.008). Despite positive program evaluations for both mandatory and elective sessions, student attendance at elective sessions was low. CONCLUSION: A mindfulness curriculum integrated into formal undergraduate medical education is feasible. Benefits may be confined to those students who apply curriculum principles and practice regularly. Further study is needed.Résumé. CONTEXTE: Pour soutenir le bien-être des étudiants, un cursus de méditation pleine conscience dans le cadre du programme de doctorat en médecine a été lancé à notre université en 2014. Nous décrivons le programme et communiquons les résultats après trois ans. MÉTHODES: Des étudiants en médecine ont répondu à des questionnaires en ligne sur la pleine conscience (inventaire de pleine conscience de Freiburg), l'empathie (Échelle de Jefferson sur l'empathie du médecin), la résilience (échelle de résilience de Connor-Davidson) et le stress perçu (échelle du stress perçu) et ont été interrogés pour les caractéristiques démographiques, la pratique de la méditation pleine conscience à domicile et l'expérience subjective au moment du lancement du cursus et, ensuite, annuellement pendant trois ans. RÉSULTATS: Chez les répondants, un degré de stress élevé (19,2 (ET=6)) et une faible résilience (71,2 (ET=12,5)) ont été observés tout au long de la formation. Il y avait une corrélation positive entre les la pleine conscience et l'empathie (r=0,17, p<0,01) et de la résilience (r=0,539, p<0,01), et négative avec le stress (r=-0,380, p<0,01). Alors que les résultats globaux ne changent pas statistiquement après la mise en œuvre du cursus, des augmentations statistiquement significatives ont été observées pour la pleine conscience (12%, p=0,008), l'empathie (5%, p=0,045) et la résilience (12%, p=0,002) avec une tendance vers des résultats inférieurs pour le stress (8%, p=0,080) chez les répondants qui estimaient avoir appliqué les principes du programme. On retrouvait des changements significatifs chez les répondants qui rapportaient avoir pratiqué deux heures par semaine à domicile (résultats accrus de 14% pour la pleine conscience (p<0,001), de 6% pour l'empathie (p<0,001) et de 10% pour la résilience (p= 0,003), et réduits de 11% pour le stress (p=0,008)). Malgré des évaluations de programme positives pour les sessions obligatoires et optionnelles, l'assiduité des étudiants aux sessions optionnelles était faible. CONCLUSION: Un cursus de méditation pleine conscience intégré dans des études formelles de doctorat en médecine est faisable. Les avantages peuvent être confinés aux étudiants qui appliquent les principes du programme et qui le pratiquent sur une base régulière. D'autres études sont requises.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.449
Threshold uncertainty score0.975

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.2130.000

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.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.357
Teacher spread0.322 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations19
Published2020
Admission routes2
Has abstractyes

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