Intimidation or harassment among family medicine residents in Saskatchewan: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Up to 98% of practicing family physicians, and over 75% of resident physicians in Canada experience abusive incidents. Despite the negative consequences of abusive incidents, few residents report these events to their supervisors or institution. We sought to estimate the prevalence of abusive incidents experienced or witnessed by Saskatchewan family medicine residents (FMRs) and identify their responses to these events. Methods: Anonymous survey invitations were emailed to all 110 Saskatchewan FMRs in Saskatchewan in November and December 2020. Demographic characteristics, frequency of witnessed and experienced abusive incidents, sources of incidents and residents' responses were collected. Incidents were classified as minor, major, severe, or as racial discrimination based on a previously published classification system. Results: The response rate was 34.5% (38/110). Ninety-two percent (35/38) of residents witnessed a minor incident and 91.7% (32/36) of residents experienced a minor incident. Seventy-one percent (27/38) of residents witnessed racial discrimination while 19.4% (7/36) of residents experienced racial discrimination. Patients were the most common source of abusive incidents. Twenty-nine percent of residents reported abusive incidents to their supervisors. Most residents were aware of institutional reporting policies. Conclusions: Most Saskatchewan FMRs experienced or witnessed abusive incidents, but few were reported. This study provided the opportunity to reassess policies on abusive incidents, which should consider sources of abuse, confidence in reporting, and education.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».