Impact of work hours and sleep on well‐being and burnout for physicians‐in‐training: the Resident Activity Tracker Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: 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. BACKGROUND: Physician burnout is common and its incidence is increasing. The impact of work hours and sleep on resident well-being and burnout remains elusive. Activity trackers are an innovative tool for measuring sleep and physical activity. METHODS: Residents were recruited from (i) general surgery and orthopaedics (SURG), (ii) internal medicine and neurology (MED) and (iii) anaesthesia and radiology (RCD). Groups 1 and 2 do not enforce restrictions on the duration of being on-call, and group 3 had restricted the duration of being on-call to 12 hours. Participants wore FitBit trackers for 14 days. Total hours worked, daily sleep, sleep on-call and daily steps were recorded. Participants completed validated surveys assessing self-reported well-being (Short-Form Health Survey), burnout (Maslach Burnout Inventory), and satisfaction with medicine. RESULTS: Surgical residents worked the most hours per week, followed by medical and RCD residents (SURG, 84.3 hours, 95% CI, 80.2-88.5; MED, 69.2 hours, 95% CI, 65.3-73.2; RCD, 52.2 hours, 95% CI, 48.2-56.1; p < 0.001). Surgical residents obtained fewer hours of sleep per day (SURG, 5.9 hours, 95% CI, 5.5-6.3; MED, 6.9 hours, 95% CI, 6.5-7.3; RCD, 6.8 hours, 95% CI, 5.6-7.2; p < 0.001). Nearly two-thirds of participants (61%) scored high burnout on the Maslach depersonalisation subscore. Total steps per day and well-being, burnout and job satisfaction were comparable between groups. Total hours worked, daily sleep and steps per day did not predict burnout or well-being. CONCLUSIONS: Work hours and average daily sleep did not affect burnout. Physical activity did not prevent burnout. Work hour restrictions may lead to increased sleep but may not affect resident burnout or 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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».