B.01 Impact of work-hours and sleep on well-being and burnout for physicians-in-training: the prospective RATE Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Wearable activity trackers are an innovative tool for measuring sleep and physical activity. The Resident Activity Tracker Evaluation (RATE) is a prospective observational study evaluating the impact of work-hours, sleep, and physical activity on resident well-being, burnout, and job satisfaction. Methods: Residents were recruited from: 1. general surgery and orthopedics (SURG), 2. internal medicine and neurology (MED) and 3. anesthesia and radiology (RCD). Groups 1 and 2 do not enforce on-call duration restrictions and group 3 had 12-hour restricted-call durations (RCD). Participants wore FitBit activity trackers for 14 days and completed four validated surveys assessing self-reported health, sleepiness, burnout, and job satisfaction. Results: Fifty-nine residents completed the study. 778 days of activity and 244 on-call periods were tracked. Surgical residents worked 24 more hours per week than non-surgical residents (84.3 vs 60.7). Surgical residents had 7 less hours of sleep per week and reported significantly higher Epworth Sleepiness scores. Nearly two-thirds of participants (61%) scored high burnout on the Maslach depersonalization subscore. Total steps per day and self-reported well-being, burnout, and job satisfaction were comparable between the groups. Conclusions: Despite a positive correlation between work-hours and sleepiness, burnout and well-being were similar among residents. Physical activity did not prevent burnout. These findings are relevant to work-hours policies.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».