A scoping review of the literature on the current mental health status of physicians and physicians-in-training in North America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This scoping review summarizes the existing literature regarding the mental health of physicians and physicians-in-training and explores what types of mental health concerns are discussed in the literature, what is their prevalence among physicians, what are the causes of mental health concerns in physicians, what effects mental health concerns have on physicians and their patients, what interventions can be used to address them, and what are the barriers to seeking and providing care for physicians. This review aims to improve the understanding of physicians' mental health, identify gaps in research, and propose evidence-based solutions. METHODS: A scoping review of the literature was conducted using Arksey and O'Malley's framework, which examined peer-reviewed articles published in English during 2008-2018 with a focus on North America. Data were summarized quantitatively and thematically. RESULTS: A total of 91 articles meeting eligibility criteria were reviewed. Most of the literature was specific to burnout (n = 69), followed by depression and suicidal ideation (n = 28), psychological harm and distress (n = 9), wellbeing and wellness (n = 8), and general mental health (n = 3). The literature had a strong focus on interventions, but had less to say about barriers for seeking help and the effects of mental health concerns among physicians on patient care. CONCLUSIONS: More research is needed to examine a broader variety of mental health concerns in physicians and to explore barriers to seeking care. The implication of poor physician mental health on patients should also be examined more closely. Finally, the reviewed literature lacks intersectional and longitudinal studies, as well as evaluations of interventions offered to improve mental wellbeing of physicians.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».