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Enregistrement W4282838271 · doi:10.1097/ceh.0000000000000450

Professional Coaching as a Continuing Professional Development Intervention to Address the Physician Distress Epidemic

2022· article· en· W4282838271 sur OpenAlexaff
Sylvain Boet, Cole Etherington, Cecile Andreas, Manon Denis-LeBlanc

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingIntervention (counseling)Professional developmentDistressMedicineContinuing educationMedical educationContinuing professional developmentContinuing medical educationNursingPsychologyFamily medicineClinical psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Physician distress and burnout are reaching epidemic proportions, threatening physicians' capacities to develop and maintain competencies in the face of the increasingly demanding and complex realities of medical practice in today's world. In this article, we suggest that coaching should be considered both a continuing professional development intervention as well as an integral part of a balanced and proactive solution to physician distress and burnout. Unlike other interventions, coaching is intended to help individuals gain clarity in their life, rather than to treat a mental health condition or to provide advice, support, guidance, or knowledge/skills. Certified coaches are trained to help individuals discover solutions to complex problems and facilitate decision-making about what is needed to build and maintain capacity and take action. Across many sectors, coaching has been shown to enhance performance and reduce vulnerability to distress and burnout, but it has yet to be systematically implemented in medicine. By empowering physicians to discover and implement solutions to challenges, regain control over their lives, and act according to their own values, coaching can position physicians to become leaders and advocates for system-level change, while simultaneously prioritizing their own well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,422 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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