Notice bibliographique
Résumé
Residency training is a challenging period in a physician's career owing to a multitude of stressors perhaps not previously encountered. In some cases, these stressors may culminate in a state of burnout. In response, much has been written about the issues of personal wellness during residency training. Recently, duty hours reform has been the major focus of addressing resident wellness; however, this intervention has established little benefit and has created unintended negative consequences. Alternatively, an emerging solution may be the implementation of resident wellness programs into residency training. Such programs are defined by a combination of active and passive initiatives targeting the various domains of physical, mental, social, and intellectual wellness. In contrast to duty hours reform, resident wellness programs are generally free from controversy and have been shown to improve resident wellness and enhance empathy.This article highlights the salient causes of burnout as it applies to present-day resident physicians and the patient care they provide. Moreover, in the wake of the controversy surrounding duty hours reform, a novel approach to resident wellness involving structured resident wellness programs is discussed. Specifically included are the fundamental components of a wellness program, the advantages held over duty hours reform, methods to evaluate program efficacy, and the current evidence to support these initiatives. Formal wellness curricula, including an evaluative process, should be an integral component of physician training. These programs represent a new hope in the solution to the long-debated issue of burnout and wellness during residency training.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,176 | 0,048 |
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 ».