Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Burnout affects 44% of physicians, negatively impacts physicians and the patient care that they provide, and can be assessed by the Maslach Burnout Inventory. Forces contributing to physician burnout have been identified and grouped into 7 dimensions. Burnout within pathology has not been well studied. OBJECTIVE.—: To identify the prevalence of burnout within Canadian pathology, drivers of burnout important in pathology, and pathologist burnout mitigation strategies at an individual and departmental level. DESIGN.—: An electronic survey was disseminated by participating departmental chiefs and the Canadian Association of Pathologists. Survey content included the Maslach Burnout Inventory and 3 free-text questions, including: "What do you find most stressful about your work?" and "What is working for you, at an individual or departmental level, to mitigate against burnout?" Comparative statistics were performed by using Pearson χ2. Significant relationships were sought between pathologist burnout and potential drivers, using Mann-Whitney and Kruskal-Wallis tests. Responses to the qualitative questions were themed and mapped onto the 7 dimensions of burnout. RESULTS.—: Four hundred twenty-seven pathologists participated in the survey from all 10 Canadian provinces. The prevalence of burnout in Canadian pathology was 58% (246 respondents), and there were significant differences by gender and years in practice. Drivers of pathologist burnout included workload and chronic work-related pain. The most frequently reported effective departmental strategy to mitigate against burnout mapped to "organizational culture," and the approach that most individual pathologists have taken to mitigate against burnout involves work-life integration. CONCLUSIONS.—: Burnout within Canadian laboratory medicine is prevalent, and workload is a major driver.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».