Mental health, job satisfaction, and intention to relocate. Opinions of physicians in rural British Columbia.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of depression and burnout among family physicians working in British Columbia's Northern and Isolation Allowance communities. Current level of satisfaction with work and intention to move were also investigated. DESIGN: Cross-sectional, mailed survey. SETTING: Family practices in rural communities eligible for British Columbia's Northern and Isolation Allowance. PARTICIPANTS: A random sample of family physicians practising in rural BC communities. Initial response rate was 66% (131/198 surveys returned); excluding physicians on leave and in temporary situations and those who received duplicate mailings gave a corrected response rate of 92% (131/142 surveys returned). MAIN OUTCOME MEASURES: Demographics; self-reported depression and burnout; Beck Depression Inventory and Maslach Burnout Inventory scores; job satisfaction; and intention to leave. RESULTS: Self-reported depression rate was 29%; the Beck Depression Inventory indicated 31% of physicians suffered from mild to severe depression. About 13% of physicians reported taking antidepressants in the past 5 years. Self-reported burnout rate was 55%; the Maslach Burnout Inventory showed that 80% of physicians suffered from moderate-to-severe emotional exhaustion, 61% suffered from moderate-to-severe depersonalization, and 44% had moderate-to-low feelings of personal accomplishment. Depression scores correlated with emotional exhaustion scores. More than half the respondents were considering relocation. CONCLUSION: Physicians working in these communities suffer from high levels of depression and very high levels of burnout and are dissatisfied with their current jobs. More than half are considering relocating. Intention to move is strongly associated with poor mental health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».