Work-life balance amongst residents in surgical and non-surgical specialties in a tertiary care hospital in Karachi
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess work-life balance among medical residents at a tertiary hospital. METHODS: The cross-sectional study was conducted from September to December 2016 at a private-sector tertiary care hospital in Karachi, and comprised medical residents working at the facility. A standardised, self-administered questionnaire was developed on the basis of Canadian Mental Health quiz and a study in literature. The questions aimed at assessing satisfaction with work as well as emotional and personal life of residents in various medical and surgical specialties. SPSS 20 was used for data analysis. RESULTS: Of the 275 residents, 129(46.9%) were males and 146(53.1%) were females. The overall mean age was 28.19±2.194 years. Of the total, 13(4.7%) participants thought they had work-life balance; 165(60%) felt their job had negatively affected their private lives; 118(42.9%) felt worn out; 109(39.6%) expressed moderate dissatisfaction with work-related factors; 119(43.3%) were dissatisfied with life outside work; and 93(33.8%) were dissatisfied their health. CONCLUSIONS: There was minimal work-life balance among the residents.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».