Promoting Wellness in Orthopaedic Surgery Residency
Notice bibliographique
Résumé
The challenges associated with surgical residency have been well documented and described. Despite implementation of work-hour restrictions, residency remains a balancing act between patient care, surgical and clinical education, medical record documentation, and research endeavors. The added challenge of balancing these duties with life outside of the hospital further complicates the situation. Multiple studies have documented the stress associated with residency training, highlighting the prevalence of emotional exhaustion, detachment from people both in and out of the hospital, and a concerning rate of clinical depression among residents. Moreover, this emotional exhaustion has been shown to directly correlate with residents' clinical performance and abilities to carry out academic duties. More recently, feelings of isolation and detachment have been exacerbated by the necessity of COVID-19 precautions and change in clinical duties. The Accreditation for Graduate Medical Education (ACGM) now requires all residencies to include programming that focuses on resident well-being. Programs have implemented various strategies in an effort to help their trainees cope with the stress associated with residency and beyond. Despite the variety in approaches of programs, these initiatives have the similar objective of teaching resilience and the ability to navigate stressors in a healthy and effective manner. The programming can also serve to promote resident interaction and develop camaraderie in an effort to minimize feelings of emotional exhaustion and isolation. In this article, we discuss the importance of sustained physician wellness and describe approaches from various professions that can be implemented into the wellness curriculum for residency programs across the country. By promoting a culture of wellness and incorporating effective wellness programming, our aim is that residents will be able to succeed not only in their training but also in their personal lives and professional endeavors after graduation.
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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 | 0,024 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».