Medical Students’ Learning in the High-Stress Clinical Environment of the Emergency Department
محل انتشار: مجله جراحی و تروما، دوره: 13، شماره: 3
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 30
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JSTR-13-3_001
تاریخ نمایه سازی: 28 شهریور 1404
چکیده مقاله:
A substantial portion of medical students' learning is focused on clinical training, particularly in the field of Emergency Medicine (EM). The emphasis on hands-on experience is crucial, as it equips medical students with the skills and knowledge necessary to handle acute medical situations effectively. Although medical students learn to make quick decisions, work under pressure, and apply their medical knowledge in real-world scenarios in the aura of the Emergency Department (ED), the rotations of ED can be particularly demanding, and medical students experience high levels of stress largely due to the fast-paced and unpredictable nature of the environment. It is important to mention that medical students are required to process a vast amount of new information quickly while managing the complexities of acute patient care. Additionally, the long work hours often contribute to physical and mental fatigue, making it essential to provide adequate support and resources to help students cope with the unique pressures of this critical clinical setting.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amin Beigzadeh
Education Development Center, Sirjan School of Medical Sciences, Sirjan, Iran
Maryam Maroufi
Medical Informatics Research Center, Institute for Futures Studies in Health, Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :