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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».