Advancing physician wellness, engagement and excellence in a mental health setting: a Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the development and implementation of wellness initiatives within a large Canadian academic mental health hospital, based on the Mental Health Commission of Canada's workplace standards for mental health. To support the implementation of an organizational framework for physician wellness, a needs assessment of Centre for Addiction and Mental Health physicians (N = 181) was conducted between 21 November and 5 December 2017, including measuring physician burnout rates using two items on the Maslach Burnout Inventory tool. Based on findings, and the organizational wellness framework, a multi-pronged wellness approach was developed, improving physician supports at the individual, team and organizational levels. Eighty-four survey responses (46% response rate) were gathered across eight clinical divisions, with 59% of respondents stating that they were negatively impacted by emotionally stressful events at work within the past year. Themes emerging from open-ended questions included the importance of a culture of safety and wellbeing, leadership accountability and availability of formal supports and processes. In response to survey findings, and our organizational framework, the following six initiatives were implemented: (i) a peer support program, (ii) an office of professionalism, (iii) individual and group mentorship opportunities, (iv) communities of practice, (v) enhanced training and leadership development opportunities, and (vi) efforts to optimize use of electronic health records to enhance efficiency of practice. It is possible to implement a multifaceted organizational approach to physician wellness, engaging physicians and continuously adapting in response to physician input. Future robust evaluation of these strategies can inform organizational roadmaps to improve physician wellness.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».