A national survey of burnout amongst Canadian Royal College of Physicians and Surgeons of Canada emergency medicine residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, there has been growing interest in the field of physician wellness and burnout. The prevalence of burnout is non-uniform between medical specialties and is most prevalent amongst emergency medicine physicians. Importantly, burnout can be observed amongst individuals early in their medical careers, including medical students and residents. Despite ample studies in other populations, there is no national perspective of burnout amongst Canadian Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC)Emergency Medicine (EM) residents. METHODS: Our study surveyed Canadian residents undergoing EM training though the RCPSC via local program directors using an anonymous electronic form. Basic demographic characteristics and residents' contemplation of suicide were surveyed. The Maslach Burnout Inventory - Human Services Survey (MBI-HSS) for medical personnel was used to assess burnout on three dimensions (emotional exhaustion, depersonalization and personal accomplishment). RESULTS: A total of 65 valid responses were collected from eight of 14 eligible institutions (response rate = 30%). Respondents are primarily male (58%) and in their postgraduate year (PGY) 1-3 (71%). Overall, 62% of residents met the threshold for burnout according to a widely cited definition of burnout using the MBI-HSS. Additionally, 14% contemplated suicide during their training. There was no statistical significance in burnout rates between male and female responders or between residents in different stages of training. CONCLUSION: Our results suggest significant burnout amongst Canadian EM residents. These results point to an important opportunity to better support EM residents during their training to improve wellness and reduce burnout.
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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 | 0,027 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,023 | 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 ».