Perceived Stress Among Resident Doctors in Jordanian Teaching Hospitals: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical residents in Jordanian hospitals are involved in many clinical and nonclinical tasks that expose them to various stress factors. High stress and burnout have the potential to negatively impact work performance and patient care, including medication errors, suboptimal care, clinical errors, and patient dissatisfaction. OBJECTIVE: This study aimed to determine the perceived stress among medical residents in Jordanian hospitals and its associated risk factors. METHODS: A cross-sectional study was conducted among residents in Jordanian hospitals. A cluster sample of 5 hospitals with residency programs was selected from different health sectors. All residents who were working in the selected hospitals were invited to participate in this study, during the period from April to July 2017. A total of 555 residents agreed to participate in this study, giving a response rate of 84%. The perceived stress scale (PSS) was used for assessment. RESULTS: A total of 398 male and 157 female residents were included in this study. The mean PSS score in this study was 21.6; 73% (405/555) of the residents had moderate level of stress, and 18% (100/555) had high level of stress. About 6.7% (37/555) of the residents had hypertension, 2.7% (15/555) had diabetes, 3.2% (18/555) had heart disease, and 8.5% (47/555) were anemic. 233 (42%) respondents complained of back pain, and 161 (29%) of the respondents complained of insomnia. Stress was associated with higher workload, sleep deprivation, and dissatisfaction in the relationship with colleagues, with income, and with the program. In multivariate analysis, the following factors were significantly associated with stress: female gender, dissatisfaction with working environment, and facing work-related, academic, and family stressors. CONCLUSIONS: The majority of medical residents in Jordanian hospitals felt nervous and stressed. Conducting stress management programs during residency and improving the work environment are strongly recommended.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».