Coronavirus Disease 2019’s (COVID-19’s) Silver Lining—Through the Eyes of Radiation Oncology Fellows
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has propelled health care workers to the front lines against the pandemic. In addition to anxiety related to infection risks, trainees have the additional burden of learning and career planning while providing care in an uncertain and rapidly changing environment. We conducted a survey to evaluate the practical and psychosocial impact on radiation oncology fellows during the first month of the pandemic. METHODS AND MATERIALS: A 4-part survey was designed and distributed to the fellows in our program. The survey was designed to evaluate the impact of the pandemic on scope of activity and well-being ("Impact on You") and to identify key lessons learned and social factors ("About You") using Likert scales and open-ended response options. The survey included items from the Oldenburg Burnout questionnaire. RESULTS: = .002), this was replaced by virtual consults and other COVID-related activities. The proportion of respondents demonstrating features of burnout in the domains of "disengagement" and "exhaustion" was 71% and 64%, respectively. However, there was also evidence of resilience, with 47% respondents "feeling energized." Top "concerns" and "negative changes" identified related to learning, infection risk and safety, patient care, coping, and concerns about their home country. Top "positive changes" highlighted include work culture, appreciation for leadership caring for the team, the insistence on evidence to guide change, and the implementation of virtual health care. CONCLUSIONS: Negative impact needs to be anticipated, acknowledged, and managed. We anticipate understanding the positives that have emerged under these extraordinary circumstances is the "silver lining" of the pandemic, giving us tools and the best leverage to plan for the future.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».