Factors Associated With Orthopaedic Resident Burnout: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Burnout is an occupational hazard for physicians at all stages of training and medical practice. The purpose of the current study was to determine whether residency factors, with the use of an activity monitor, including the amount of exercise, have any impact on burnout among orthopaedic surgery residents in varying years of training. METHODS: Orthopaedic residents at a single institution were recruited immediately before beginning a new clinical rotation and followed for four weeks. On enrollment, the participants were given a wrist-worn activity monitor (Fitbit Flex) and instructed on its use for tracking physical activity. REDCap was used to collect burnout levels (as assessed by using the Maslach Burnout Inventory and the Patient Health Questionnaire-9), which were completed a total of five times, once at enrollment and weekly during the study period. RESULTS: Twenty-seven residents were enrolled, including 13 junior residents (interns and second years) and 14 senior residents (third, fourth, and fifth years). Seven residents were on fracture rotations, whereas 20 were not. As measured by using the Maslach Burnout Inventory, juniors were more emotionally exhausted (P = 0.01) and depersonalized (P = 0.027). No difference in the objective physical activity data as measured by using the Fitbit Flex and no difference in the self-reported hours of sleep were observed. Residents on orthopaedic trauma rotations also reported significantly higher rates of emotional exhaustion and depersonalization (P < 0.001) than other residents and were more physically active on average (P < 0.030). DISCUSSION: Although depersonalization and depression are common symptoms seen among orthopaedic surgery residents, this study demonstrated that quality of life improves markedly as they progress through their residency training. Residents on orthopedic trauma rotations have greater levels of emotional exhaustion and depersonalization. This pilot study suggests that burnout prevention programs should begin at the start of training to provide residents with strategies to combat and then reinforced while on orthopaedic trauma rotations. LEVEL OF EVIDENCE: Level III Diagnostic Study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».