Burnout among Canadian oncologists and oncology residents.
Notice bibliographique
Résumé
6549 Background: The objective of this study was to evaluate characteristics associated with burnout in Canadian oncologists and oncology resident physicians (ORP). Methods: Canadian medical oncologists (MO), radiation oncologists (RO) and ORP were asked to complete a self-administered survey which included: a validated single-item measure of burnout, questions regarding personal and professional characteristics, impact of work-related stress on family life and an exploration of the oncologists’ support network. A similar survey was sent to spouses to determine the spouse’s perception of oncologist burnout Results: A total of 307 oncologists and ORP completed the survey (median age 47, including 45% MO, 43% RO, 12% ORP). The response rate was 31%. The prevalence of high burnout in each group was: 20% MO, 14% RO, and 20% ORP. Overall, 61% MO and 37% RO reported a high work-overload, 25% MO and 22% RO had high work-family conflict, and 11% MO and 14% RO had family-work conflict. Regarding career satisfaction, 15% MO and 16% RO regreted their decision to become a physician, 23% MO and 29% RO considered leaving their current province, 17% MO and 20% RO considered leaving oncology as a career altogether. The concordance rate for burnout between physicians and spouses was 77.6% (kappa = 0.32). On multivariable analysis, factors associated with burnout included female gender, less exercise, less alcohol consumption and lower level of co-worker support. Factors included in the multi-variable analysis that were not associated with burnout include: age, number of cancer sites covered, spousal support, as well as time allocated to patient care and doing work tasks at home. Conclusions: Across Canada, one in five oncologists reported having high burnout. This is a lower rate than previously reported. Predictors of burnout in Canadian oncologists are different compared to a recently reported study of medical oncologists in the United States. Multivariable analysis predictors OR P-value Female 2.409 0.0277 Exercise (several times/ week min.) 0.324 0.0045 Alcohol (4 drinks/week versus less) 0.333 0.019 Coworker support (more versus less) 0.946 0.0305
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».