Etiology of Burnout in Canadian Radiologists and Trainees
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is worsening of burnout symptoms experienced by radiologists and trainees. We explored potential factors that exacerbate burnout symptoms observed in the Canadian radiological community and currently available protective factors as next steps for establishing viable solutions for burnout. Methods: An 11-question electronic survey was distributed to Canadian radiologists and trainees through the Canadian Association of Radiologists (CAR). Approval from a local ethics board and the CAR were obtained. The survey contained demographics-related questions as well as questions based on common risk factors for burnout. Qualitative and quantitative analyses were performed. Results: The survey was distributed to 2200 CAR members, and a response rate of 23.3% was achieved. Most radiologists experienced frequent unexpected high workload with no statistically significant difference by the type of practice. Trainees experienced a statistically significantly ( P < .0001) higher frequency of on-call shifts compared to staff radiologists. A statistically significant difference ( P < .0001) was observed for perceived threats to career longevity dependent on length of career. Although support mechanisms for radiology were perceived as available, survey commentary suggested inefficiency in their usage and lack of prioritization, which was a trend observed across all types of practice. Conclusions: While there is awareness for radiology needs, changes are required at the workplace level to reduce burnout symptoms at their source. Communication between radiologists and hospital administration, as well as among radiology group members, is key to prioritize radiology needs in our imaging-driven era of health care.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».