Notice bibliographique
Résumé
HEALTHCARE PROFESSIONAL BURNOUT has long been a well-known but not effectively addressed topic as the COVID-19 pandemic and the growing shortage of physicians have brought into the spotlight.In “Ohio Physicians’ Retrospective Pre-Post COVID-19 Pandemic Reports of Burnout and Well-Being” (page 8), Rebecca McCloskey et al discuss the results of a survey regarding physician burnout and mental health experiences prior to and during the COVID-19 pandemic.Achieving licensure and relocating to a new culture is difficult and stressful—akin to burnout. In “Facilitating the Path to Licensure and Practice: International Medical Graduates in Canada” (page 18), Ilona Bartman et al present a study that questions whether International Medical Graduates (IMGs) obtaining Canadian medical licenses in 2022 is more challenging or less challenging than it was in 2002. Efficiently licensing a large and diverse additional pool of healthcare professionals may reduce burden on the existing workforce.In “The Oregon Wellness Program (OWP): Serving Healthcare Professionals in Distress from Burnout and COVID-19” (page 27), Donald Girard and David Nardone expand upon the 2020 JMR OWP article by Divers et al. It includes an evaluative component of both client-users and mental health professionals, offering insight to understand factors, influence client stress, and guide programmatic optimizations.Medical licensing application questions regarding health conditions carry stigma. That may lead physicians to not disclose or seek care for health conditions—particularly mental health conditions. Fisayo Aruleba et al review this problem in “Do Medical Licensing Questions on Health Conditions Pose a Barrier to Physicians Seeking Treatment? A Literature Review” (page 35).And remember, as in the opening quote, we need you to make it.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,332 | 0,192 |
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 ».