A Measure of Daily Distress in Practising Medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Existing measures of stress either focus on burnout or frustration and fatigue factors, often referred to as job strain. The objectives of this study were to: establish a reliable measure of distress that is sensitive enough to identify job strain at lower levels of distress and risk of burnout at higher levels of distress; and document levels of distress among the major medical specialties and across varying patterns of clinical practice. METHODS: A stratified cross-sectional survey of physicians in Canada was conducted in 2004. Among the eligible population, 2810 physicians (56.7%) responded. Response bias was negligible. Responding physicians completed a 13-item measure of distress. Confirmatory factor analysis was used to establish the measure. Scheffe tests were used to document differences in the levels of distress among specializations and by clinical practice profile. RESULTS: Factor analysis revealed reliable dimensions of: fatigue (alpha = 0.75) and reaction (alpha = 0.73). The distress measure was reliable (alpha = 0.82). Emergency physicians (n = 4.51), surgeons (n = 4.35), and general practitioners (n = 4.33) reported the highest levels of distress, while administrative physicians (n = 3.30), community health (n = 3.35), and clinical specialists (n = 3.46) reported the lowest levels of distress. Physicians with clinical and administrative responsibilities reported the highest levels of distress (n = 4.40), compared with purely clinical physicians (n = 3.94) and clinician-academics (n = 3.98). CONCLUSIONS: Some specializations are associated with more distress than others. Administrative duties appear to add to distress for all physicians. Counterintuitively, adding academic as well as administrative responsibilities appears to add less distress than adding administrative duties alone. Academic duties are viewed as advancing medicine.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».