Impact of coaching on physician wellness: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Physician wellness is critical for patient safety and quality of care. Coaching has been successfully and widely applied across many industries to enhance well-being but has only recently been considered for physicians. This review aimed to summarize the existing evidence on the effect of coaching by trained coaches on physician well-being, distress and burnout. MEDLINE, Embase, ERIC, PsycINFO and Web of Science were searched without language restrictions to December 21, 2022. Studies of any design were included if they involved physicians of any specialty undergoing coaching by trained coaches and assessed at least one measure along the wellness continuum. Pairs of independent reviewers determined reference eligibility. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tools for Randomized Controlled Trials (RCTs) and for Non-randomized Studies of Interventions (ROBINS-I). Meta-analysis was not possible due to heterogeneity in study design and outcome measures as well as inconsistent reporting. The search retrieved 2531 references, of which 14 were included (5 RCTs, 2 non-randomized controlled studies, 4 before-and-after studies, 2 mixed-methods studies, 1 qualitative study). There were 1099 participants across all included studies. Risk of bias was moderate or serious for non-RCTs, while the 5 RCTs were of lower risk. All quantitative studies reported effectiveness of coaching for at least one outcome assessed. The included qualitative study reported a perceived positive impact of coaching by participants. Evidence from available RCTs suggests coaching for physicians can improve well-being and reduce distress/burnout. Non-randomized interventional studies have similar findings but face many limitations. Consistent reporting and standardized outcome measures are needed.
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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 | 0,010 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».