EACVI survey on burnout amongst cardiac imaging specialists during the 2019 coronavirus disease pandemic
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The European Association of Cardiovascular Imaging Scientific Initiatives Committee conducted a global survey to evaluate the impact of the 2019 coronavirus disease (COVID-19) pandemic on the mental well-being of cardiac imaging specialists. METHODS AND RESULTS: In a prospective international survey performed between 23 July 2021 and 31 August 2021, we assessed the mental well-being of cardiac imaging specialists ∼18 months into the COVID-19 pandemic. One-hundred-and-twenty-five cardiac imaging specialists from 34 countries responded to the survey. More than half described feeling anxious during the pandemic, 34% felt melancholic, 27% felt fearful, and 23% respondents felt lonely. A quarter of respondents had increased their alcohol intake and more than half reported difficulties in sleeping. Two-thirds of respondents described worsening features of burnout during the past 18 months, 44% considered quitting their job. One in twenty respondents had experienced suicidal ideation during the pandemic. Despite these important issues, the majority of participants (57%) reported having no access to any formal mental health support at work. CONCLUSION: The survey has highlighted important issues regarding the mental well-being of cardiac imaging specialists during the COVID-19 pandemic. This is a major issue in our sub-specialty, which requires urgent action and prioritization so that we can improve the mental health of cardiovascular imaging specialists.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».