Post-traumatic stress disorder in physicians from an underserviced area
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies suggest a high prevalence of mental illness in physicians. The rate of post-traumatic stress disorder (PTSD) has been examined in physicians exposed to traumatic circumstances and physicians in training but never in physicians in regular practice. OBJECTIVE: To estimate the prevalence of PTSD in physicians practicing in a predominantly rural and remote and medically underserviced region of Canada. METHODS: The PTSD Checklist-Civilian Version (PCL-C) was mailed to all 331 physicians in Northwestern Ontario, Canada. A PCL-C score of >or=50 was used to define 'probable' PTSD and >or=30 defined 'possible' PTSD. Additional comments and demographic information were also requested. RESULTS: Completed questionnaires were received from 159 physicians (48%). The prevalence of probable PTSD was 4.4%. No differences between demographic groups were observed for probable PTSD, but possible PTSD was more frequent in males than females (47.3% versus 20.4%, chi-square = 10.59, P = 0.001). Mean scores were also higher for males than for females (30.4 versus 25.4, 95% confidence interval for the difference: 1.4-8.5, P = 0.006). Respondents identified overwork, insufficient resources and relationships with colleagues and patients as common stressors. CONCLUSIONS: Results suggest a high rate of PTSD in Northwestern Ontario physicians. The prevalence of possible PTSD and mean PCL-C scores are higher in men than in women in this region, which may relate to differences in practice characteristics and the opportunity for exposure to traumatic events.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».