Urologist burnout: Frequency, causes, and potential solutions to an unspoken entity
Notice bibliographique
Résumé
Physician burnout has been linked to decreased job performance, increased medical errors, interpersonal conflicts, and depression. Recent multispecialty studies suggest that urologists have higher rates (up to 63.6%) of burnout compared to physicians in other specialties; however, these reports were limited by low sample sizes.1 We aimed to evaluate the prevalence of urologist burnout, verify risk factors, and recommend preventative measures and solutions for colleagues at risk or suffering from burnout. Urologist burnout is a true entity that transcends level of training and nationality. Its roots appear to be deep-seated in our tireless efforts to strive for excellence in care for our patients, our growing academic and research pursuits, and surmounting administrative responsibilities; these virtues, which are regarded as the foundations of our career successes, are often obtained at the expense of personal health and wellbeing, as well as family sacrifice. Various other medical societies have become increasingly vocal about the issue of physician burnout and have actively initiated successful strategies to minimize its impact on their members. As an organization with a strong national presence, the Canadian Urological Association (CUA) should promote tools to prevent and interventions to assist those at risk for and suffering from burnout. Increased awareness in the general medical community has led to strategies and tools that can help prevent, identify, or assist physicians in their recovery from burnout. The CUA should develop and facilitate access to information and offer comprehensive support for urologists struggling with burnout.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».