Impact of the COVID-19 Pandemic on the Wellness of Canadian Plastic Surgery Residents
Notice bibliographique
Résumé
On top of preexisting burnout, depression, and anxiety among trainees, the COVID-19 pandemic has introduced novel stressors. The objectives of this study were to determine the effects of the COVID-19 pandemic on Canadian plastic surgery residents' practice, wellness, and overall training. Methods: Surveys for program directors and residents were created and disseminated to all English-speaking Canadian plastic surgery residency training programs. Survey results were pooled and presented as a percentage of responses for each question. Results: Response rates were 50% (n = 5/10) and 25% (n = 19/77) for program directors and residents, respectively. All program directors believed that the pandemic has a negative effect on resident wellness, 80% (n = 4/5) of which believed that their residents were coping effectively. They rated program support for resident wellness as neutral or supportive. Most programs (80%; n = 4/5) introduced strategies to support resident well-being. Most trainees (84%; n = 16/19) reported the pandemic as having a negative effect on their well-being, with approximately 50% endorsing worse emotional, social, psychological, and physical wellness, as well as feelings of burnout. Some reported difficulties coping (21%; n = 4/19). Residents felt that their wellness was supported externally by their own resilience (89%; n = 17/19), family members (74%; n = 14/19), friends (74%; n = 14/19), their partner (68%; n = 13/19), or co-residents (53%; n = 10/19). Internal support by their program was rated as neutral or negative (63%; n = 12/19). Conclusions: Our findings of negative effects of the COVID-19 pandemic on the wellness of Canadian plastic surgery trainees are concerning. Programs must implement appropriate identification and support strategies to improve resident well-being.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».