Resident physicians’ mental health during COVID-19: Advocating for supports during and post pandemic
Notice bibliographique
Résumé
There is already considerable evidence of how this novel corona virus (COVID-19) has had a major impact on our mental health and wellbeing. We are reminded of the mental health consequences of previous infectious disease outbreaks, not only for the public, but for frontline healthcare workers. Yet the lived experiences of resident physicians are missing from this discussion despite them being essential to the COVID-19 response and continuing to provide care during this time. The author asserts that considering what is known about the mental health effects of frontline healthcare work during previous outbreaks, residents are at risk given their role as physicians. In addition to baseline systemic stressors that put residents at risk of mental distress, they also face COVID-19 related stressors that exacerbate the risk given their role as trainees too. The author acknowledges and welcomes several rapid responses to residents' developing mental health needs from medical leaders across Canadian hospitals, programs, and resident bodies. Ultimately, however, medical leaders need to advocate for and implement changes that will support residents' mental health now and in the long-term well after COVID-19 has left its mark.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».