Executive summary of the Merck Animal Health Veterinarian Wellbeing Study III and Veterinary Support Staff Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Merck Animal Health Veterinarian Wellbeing Study III was conducted to continue to monitor mental health and well being within the veterinary profession in the US and to identify factors associated with high levels of wellbeing and lack of serious psychological distress. METHODS: A questionnaire consisting of several instruments and questions for measurement of mental health and wellbeing was completed by 2,495 veterinarians and 448 veterinary support staff. Results for veterinarians were weighted to the US AVMA membership. RESULTS: This study revealed that wellbeing and mental health of some veterinarians declined over the past 2 years, driven in part by the COVID-19 pandemic and extreme labor shortages. Burnout remained at a high level, but there was no increase in suicide ideation. A new companion survey of veterinary support staff demonstrated that staff scored lower in wellbeing and mental health, and higher in burnout than veterinarians. CLINICAL RELEVANCE: Importantly, these studies identified techniques that both individuals and employers may find useful in fostering wellbeing and good mental health. A healthy method for coping with stress and good work-life balance was important, as was engaging a financial adviser for those with student debt or other financial stresses. Employers should create safe environments where employees feel comfortable seeking help, reducing the stigma associated with mental health issues. In addition, employers can provide Employee Assistance Programs and health insurance that covers mental health treatment. Fostering a healthy work culture was also important, one with good communication, teamwork, trust, and adequate time allotted to provide quality patient care.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle