How I Work Smarter: A Qualitative Analysis of Emergency Physicians’ Strategies for Clinical and Non-clinical Productivity
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Emergency physicians' (EP) clinical and professional non-clinical environments can be stressful and lead to burnout. However, some EPs thrive in these environments. To date, there is limited research investigating the strategies that successful EPs use to be maximally productive. Methods A snowball sampling technique was used to identify peer-nominated EPs who were, within their community of practice, subjectively felt to be successful and efficient. Participants answered a standardized set of questions addressing their efficiency patterns that were published as part of the "How I Work Smarter" blog series on the Academic Life in Emergency Medicine website. Two reviewers performed an inductive qualitative thematic analysis to code and summarize their responses and develop a thematic framework that described patterns of EP productivity. Results Two themes, communication and efficiency, were applicable in the clinical and non-clinical arenas. Location and environment was a major theme in the non-clinical arena. The themes task management and prioritization, tools for wellness, and motivators spanned both environments. Each theme included several strategies that were felt by the respondents to improve productivity and efficiency. Conclusion We described a thematic framework of productivity strategies for EPs that may increase productivity, improve work-life balance, and decrease burnout. EPs interested in increasing their efficiency both within and beyond the clinical area may consider adopting these strategies.
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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 | 0,026 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».