Bridging the gap: Responding to resident burnout and restoring well-being
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing awareness of high burnout found among physicians. Resident physicians particularly face heightened stress due to inherent pressures of training in addition to systemic challenges common to healthcare. It is crucial that medical training programs and organizations create a culture which promotes physician well-being. We conducted an evaluation of a quality assurance pilot program aimed at creating a safe space for increasing burnout awareness and well-being among resident physicians. The program was voluntary, offered to psychiatry residents enrolled at McMaster University, and comprised an online resilience curriculum, peer groups, and wellness newsletters. Data analysis took place between December 15, 2018 and July 15, 2019. The educational goals were evaluated by outcome measures obtained over time in aggregated response data through residents' anonymous survey feedback. All aspects of the triad received positive feedback, with peer groups being perceived as most helpful. Of all residents, 31% (n = 22) engaged in all three aspects of the program; the majority were female (83%) and senior residents (63%). While 48% reported burnout upon enrollment, there was an average 50% stress reduction perceived post-attendance. This project has shown that peer groups can make a difference in the daily experience of psychiatry residents at our institution.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».