Challenges and potential solutions for physician suicide risk factors in the COVID-19 era: psychiatric comorbidities, judicialization of medicine, and burnout
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Suicide among physicians constitutes a public health problem that deserves more consideration. A recently performed meta-analysis and systematic review evaluated suicide mortality in physicians by gender and investigated several related risk factors. It showed that the post-1980 suicide mortality was 46% higher in female physicians than among women in the general population, while the risk in male physicians was 33% lower than among men in general, despite an overall contraction in physician mortality rates in both genders. METHODS: This narrative review was conducted by searching and analyzing articles/databases that were relevant to addressing questions raised by a prior meta-analysis and how they might be affected by COVID-19. This process included unstructured searches on Pubmed for physician suicide, burnout, judicialization of medicine, healthcare organizations, and COVID-19, and Google searches for relevant databases and medical society, expert, and media commentaries on these topics. We focus on three factors critical to addressing physician suicides: epidemiological data limitations, psychiatric comorbidities, and professional overload. RESULTS: We found relevant articles on suicide reporting, physician mental health, the effects of healthcare judicialization, and organizational involvement on physician and patient health, and how COVID-19 may impact such factors. This review addresses information sources, underreporting/misreporting of physician suicide rates, inadequate diagnosis and management of psychiatric comorbidities and the chronic effects on physicians' work capacity, and, finally, judicialization of medicine and organizational failures increasing physician burnout. We discuss these factors in general and in relation to the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: We present an overview of the above factors, discuss possible solutions, and specifically address how COVID-19 may impact such factors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».