Getting by with a little help from friends and colleagues
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine how residents’ relationships with their sources of social support (ie, family, friends, and colleagues) affect levels of burnout and loneliness. Design Cross-sectional survey. Setting Faculty of Medicine at the University of British Columbia in Vancouver. Participants A total of 198 physician-trainees in the university’s postgraduate medical education program. Main outcome measures Residents’ personal and work-related burnout scores (measured using items from the Copenhagen Burnout Inventory); loneliness (measured using a 3-item loneliness scale); and social support (assessed with the Lubben Social Network Scale, version 6). Results Of the 234 respondents who completed the Internet-based survey (a 22% response rate), 198 provided complete information on all study variables and thus constituted the analytic sample. Seemingly unrelated regression analyses indicated that loneliness was significantly ( P < .01) and positively associated with both personal and work-related burnout scores. Greater friend-based and colleague-based social support were both indirectly associated with lower personal and work-related burnout scores through their negative associations with loneliness. Conclusion Social relationships might help residents mitigate the deleterious effects of burnout. By promoting interventions that stabilize and nurture social relationships, hospitals and universities can potentially help promote resident resilience and well-being and, in turn, improve patient care.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».