Women Physicians and Stress
Notice bibliographique
Résumé
Most women physicians enjoy better than average physical health and lead satisfying and productive lives. However, higher than average rates of depression, anxiety, marital problems, and substance abuse have been reported by some, but not all, authors. This quantitative survey of 196 women physicians and qualitative focus groups with 48 other women physicians was conducted to determine perceptions of their health, stress, satisfaction, knowledge, and abuse rates in medical practice. Eight specialties plus family practice physicians participated. The average age was 44.1 years (SD 8.8, range 23-77). Seventy-four percent of women physicians were married, with children. Specialists and family physicians were similar in all demographic characteristics except that family physicians were more significantly likely to be divorced, separated, or widowed (p < or = 0.01). Specialists perceived their personal physical health to be better than that of family doctors (p < or = 0.05), and family physicians rated their medical knowledge better than that of specialists (p < or = 0.0001). Women physicians over age 50 or with children over age 19 reported the best mental health (p < or = 0.0001 and 0.003, respectively). Overall, 49% of women physicians reported usually having high levels of stress, 44% felt mentally tired, and 17% took antidepressant drugs. Seventy-three percent reported verbal abuse at work (71% in the last year), and 33% reported physical assault at work (11% in the last year). Focus groups identified three major sources of stress: high expectations, multiple roles, and work environment. These results are discussed and compared with the literature. Both personal and systemic strategies are required to solve the problems identified. Women physicians can facilitate the adoption of some of these strategies by sharing information about successes, challenges, and solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».