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Enregistrement W4376484128 · doi:10.2196/45102

Evaluating the Mental Health of Physician-Trainees Using an SMS Text Message–Based Assessment Tool: Longitudinal Pilot Study

2023· article· en· W4376484128 sur OpenAlexaffvenue
Nicole H. Goldhaber, Annie Chea, Eric B. Hekler, Wenjia Zhou, Byron Fergerson

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensApotex (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of the President, University of California
Mots-clésMental healthBurnoutUsabilityDescriptive statisticsPsychologyMedical educationApplied psychologyMedicineClinical psychologyComputer sciencePsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physician burnout is a multibillion-dollar issue in the United States. Despite its prevalence, burnout is difficult to accurately measure. Institutions generally rely on periodic surveys that are subject to recall bias. SMS text message-based surveys or assessments have been used in health care and have the advantage of easy accessibility and high response rates. OBJECTIVE: In this pilot project, we evaluated the utility of and participant engagement with a simple, longitudinal, and SMS text message-based mental health assessment system for physician-trainees at the study institution. The goal of the SMS text message-based assessment system was to track stress, burnout, empathy, engagement, and work satisfaction levels faced by users in their normal working conditions. METHODS: Three SMS text message-based questions per week for 5 weeks were sent to each participant. All data received were deidentified. Additionally, each participant had a deidentified personal web page to follow their scores as well as the aggregated scores of all participants over time. A 13-question optional survey was sent at the conclusion of the study to evaluate the usability of the platform. Descriptive statistics were performed. RESULTS: In all, 81 participants were recruited and answered at least six (mean 14; median 14; range 6-16) questions for a total of 1113 responses. Overall, 10 (17%) out of 59 participants responded "Yes" to having experienced a traumatic experience during the study period. Only 3 participants ever answered being "Not at all satisfied" with their job. The highest number of responses indicating that participants were stressed or burnt out came on day 25 in the 34-day study period. There were mixed levels of concern for the privacy of responses. No substantial correlations were noted between responses and having experienced a traumatic experience during the study period. Furthermore, 12 participants responded to the optional feedback survey, and all either agreed or strongly agreed that the SMS text message-based assessment system was easy to use and the number of texts received was reasonable. None of the 12 respondents indicated that using the SMS text message-based assessment system caused stress. CONCLUSIONS: Responses demonstrated that SMS text message-based mental health assessments are potentially useful for recording physician-trainee mental health levels in real time with minimal burden, but further study of SMS text message-based mental health assessments should address limitations such as improving response rates and clarifying participants' sense of privacy when using the SMS text message-based assessment system. The findings of this pilot study can inform the development of institution-wide tools for assessing physician burnout and protecting physicians from occupational stress.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,487
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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