Welfare, wellness, and job satisfaction of <scp>Chinese</scp> physicians: <scp>A</scp> national survey of public tertiary hospitals in <scp>China</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Little national data are available on Chinese physicians' welfare, wellness, and job satisfaction. We conducted a self-administered smartphone-based national survey in early 2016 of 17 945 physicians from 136 tertiary hospitals across 31 provinces in China. In addition to collecting the physicians' basic information, we also measured 5 domains (the ethical and working environments, welfare, wellness, and job satisfaction). Half of the physicians reported a hospital-based annual income of less than RMB 72 000 ($10 300), and 60.31% of them did not think that the current medical pricing system reflects physicians' value. More than half (58.64%) of them did not have or did not know about medical malpractice insurance. These physicians worked long hours (an average of 10 h) and slept short hours (average 6 h). Only 35.78% of them thought that they were in good health, and 51.03% were in good mental health. Approximately, a quarter of them had helped to pay medical bills for patients who could not afford care, and 1 in 7 has been penalised for seeing patients who generated bad debts. Only 33.42% of them thought that their occupation receives social recognition and respect, and 70.98% would not encourage their children to pursue a medical career. The top 3 factors that may influence physician job satisfaction as chosen by the physicians were as follows: (1) the income distribution policy (45.92%), (2) working environment safety (25.86%), and (3) public trust and respect for their job (16.10%). In conclusion, we found that Chinese physicians bear heavy physical, mental, and financial stress, and many of them lack confidence that they receive trust and respect from society.
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 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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».