Fatigue in Residency Education: Understanding the Influence of Work Hours Regulations in Europe
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although one proposed solution to the problem of fatigued medical trainees is the implementation of work hours regulations, concerns about the effectiveness of these regulations are growing. Canada remains one of the few Western jurisdictions without legislated regulation. Recent research suggests that fatigue is a complex social construct, rather than simply a lack of sleep; thus, the authors explored how regulations and fatigue are understood in countries with established work hours frameworks to better inform other jurisdictions looking to address trainee fatigue. METHOD: Using constructivist grounded theory methodology, the authors conducted individual, semistructured interviews in 2015-2016 with 13 postgraduate medical trainees from four European countries with established work hours regulations. Data collection and analysis proceeded iteratively, and the authors used a constant comparative approach to analysis. RESULTS: Trainees reported that they were commonly fatigued and that they violated the work hours restrictions for various reasons, including educational pursuits. Although they understood the regulations were legislated specifically to ensure safe patient care and optimize trainee well-being, they also described implicit meanings (e.g., monitoring for trainee efficiency) and unintended consequences (e.g., losing a sense of vocation). CONCLUSIONS: Work hours regulations carry multiple, conflicting meanings for trainees that are captured by three predominant rhetorics: the rhetoric of patient safety, of well-being, and of efficiency. Tensions within each of those rhetorics reveal that managing fatigue within clinical training environments is complex. These findings suggest that straightforward solutions are unlikely to solve the problem of fatigue, assure patient safety, and improve trainee well-being.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».