Physician Burnout and Occupational Stress: An inconvenient truth with unintended consequences
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare providers and staff are the proximal source of quality of care provided to patients. Today’s world of health carereform and other value-based initiatives have added new levels of significant complexity to health care delivery. This cumulativechronic high-level stress is imposed by multiple regulatory, insurance, federal, and state forces that do not coordinate well withone another resulting in disparate, conflictual, or confusing mandates. Each have authoritative capital. Together they havepotential to affect healthcare workers on a personal, physical, emotional and cognitive level which in turn adversely affects carerelationships and quality of patient care. We need to be concerned about the effect that this enormous occupational stress hason them as individuals and how it impacts the care provided. Physician shortages exist and are projected to get worse. There isa high burnout rate in current physicians. Some are retiring early, leaving medicine, or worse dying of suicide from job relatedstress. Mechanisms of this negative effect of stress and Burnout on providers, institutions and healthcare quality are discussed.The aim of this paper is to provide an overview of current state of knowledge merging information from various fields on thisissue. Areas that require action are identified and possible solutions are offered.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».