Distress in orthopedic trainees and attending surgeons: a Canadian national survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physician health is of increasing concern in health care systems. The purpose of this study was to determine the prevalence of distress among orthopedic surgeons and trainees and to identify factors associated with distress. Methods: Voluntary, anonymous online surveys were sent to attending orthopedic surgeons and orthopedic trainees across Canada. The survey for attending surgeons used the Expanded Physician Well-Being Index, and the survey for trainees used the Resident/Fellow Well-Being Index. Demographic information was also collected. To look for predictors of physician distress, we evaluated the relationship between respondents' classification as "distressed" and "not distressed" against demographic factors. Results: In total, 1138 attending orthopedic surgeons and 493 orthopedic trainees were invited to complete the survey. The survey response rate was 31.2% for attending orthopedic surgeons and 24.3% for orthopedic trainees. Overall, 55.4% of attending surgeons and 40.0% of trainees screened positive for distress. Among both attending surgeons and trainees, having dependents was not a risk factor for distress, nor was gender. Practice location was not a risk factor for distress among attending surgeons. Attending surgeons who were classified as distressed had spent significantly fewer years in practice (median 11 yr) than those who were classified as "not distressed" (median 16 yr) (p = 0.004). Conclusion: We found a higher rate of distress among orthopedic surgeons than has been previously reported. The distress rate among orthopedic trainees in this population is similar to that reported in other international publications, although self-reported rates of burnout were higher. The findings from this study may indicate a need for continuing research to determine intrinsic and extrinsic risk factors for distress among orthopedic surgeons and trainees and for the evaluation of prescriptive, evidence-based initiatives to address this crisis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».