How the Medical Culture Contributes to Coworker-Perpetrated Harassment and Abuse of Family Physicians
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Harassment and abuse in the workplace of family physicians has been associated with higher levels of stress, increased consumption of alcohol, and higher risk for developing mental health problems. Few studies have examined issues contributing to abusive encounters in the workplace of family physicians. METHODS: For the overall study we used a mixed methods design, which included a cross-sectional survey of a randomly selected sample of active family physicians from the database of the College of Family Physicians of Canada and telephone interviews with those who reported experiencing work related harassment and abuse in the last year. The data presented here arise from the qualitative interviews of the study, which were analyzed thematically. RESULTS: The interview arm of the study included 23 female and 14 male participants. The major themes that emerged from the study were (1) modeling of abusive behaviors, (2) status hierarchy among various medical disciplines, (3) shortage of physicians, and (4) lack of transparent policies and follow-up procedures after abusive encounters. The results are discussed using the broken window theory. CONCLUSION: Many family physicians experience harassing and abusive encounters during their training or in the workplace. The current medical culture appears to contribute to harassment and abuse in the workplace of family physicians in Canada. We described the components that intentionally or unintentionally facilitate abusive behavior in the medical culture.
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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 | 0,003 | 0,031 |
| 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 | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».