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Enregistrement W2088972391 · doi:10.1186/1472-6920-13-96

A year in transition: a qualitative study examining the trajectory of first year residents’ well-being

2013· article· en· W2088972391 sur OpenAlexaffabout
Christopher Hurst, Deborah Kahan, Mariela Ruetalo, Susan Edwards

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPsychologyContext (archaeology)AnxietyMedical educationWell-beingPsychological interventionQualitative researchApplied psychologyNursingMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is generally understood that trainees experience periods of heightened stress during first year residency, yet there is little information on variations in stress and well-being over the transition period or those factors that contribute to these variations. This qualitative study explored the trajectory of well-being described by first year residents in the context of challenges, supports and adaptations over time. METHODS: In-depth interviews were conducted face-to-face with 17 first year residents at the University of Toronto. Participants drew a graph of their well-being over the course of their first year and described critical periods of challenge and adaptation. Interviews were audio-taped and transcribed. Results were organized into a thematic analysis using NVivo software. RESULTS: Residents described a pattern of well-being that varied in accordance with changes in rotations. Well-being increased when residents perceived high levels of team support, felt competent and experienced valued learning opportunities. Well-being decreased with low team support, heavy work demands, few learning opportunities and poor orientations. Anxiety and excitement in the beginning of the year gave way to heightened confidence but increased fatigue and apathy towards the year's end. Residents used a number of cognitive, behavioural and self-care strategies to cope with transitional challenges. CONCLUSIONS: Residents experienced a pattern of highly fluctuating well-being that coincided with changes in rotations. Residents' well-being varied according to levels of supervisor and colleague support, learning opportunities, and work demands. Residents' well-being may be improved by program interventions that facilitate better team and supervisory supports, maintain optimal service to learning ratios, establish effective fatigue and risk management systems, offer wellness support services and integrate skills based resiliency training into the curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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