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Enregistrement W4389333371 · doi:10.1186/s13033-023-00614-6

Would you choose to be a psychiatrist again? A large-sample nationwide survey of psychiatrists and psychiatry residents in China

2023· article· en· W4389333371 sur OpenAlexaboutno aff
Mengyue Gu, Liucheng Zheng, Jingyang Gu, Song Wang, Yudong Shi, Feng Jiang, Huanzhong Liu, Yi‐lang Tang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutWorkloadWorkforceMental healthJob satisfactionMedicinePsychiatryQuarter (Canadian coin)Health administrationAttritionPsychologyFamily medicineNursingClinical psychologyPublic healthSocial psychologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The mental health workforce sustainability in China suffers high rates of attrition and the intention to leave. Among current professionals, the intention to choose the same career is an interesting way to gauge their job satisfaction and other factors, and it may affect the career choices of younger generations. We aimed to survey the intention of psychiatrists and psychiatry residents to choose the same career if they could start over and to identify associated factors. METHODS: We conducted an anonymous survey of psychiatrists in 41 tertiary psychiatric hospitals in China. We collected demographic data, work-related information, the sense of professional identity, job satisfaction, and burnout (Maslach Burnout Inventory), and we specifically asked each participant whether they would choose to be a psychiatrist again if they could. RESULTS: Among 3,783 psychiatrists we surveyed, one-quarter responded that they would not choose to be a psychiatrist again if they had a choice, with less than half (47.2%) saying they would. Those who would not choose psychiatry again were more likely to have a negative (relative to positive) professional identity (OR = 7.47, P<0.001, 95%CI: 4.587-12.164); experience job burnout (OR = 2.945, P<0.001, 95%CI: 2.356-3.681); be dissatisfied with their job (OR = 2.739, P<0.001, 95%CI: 2.102-3.569) and excessive regulation (OR = 1.819, P<0.001, 95%CI: 1.487-2.226); have a heavy workload (OR = 1.749, P<0.001, 95%CI: 1.423-2.149) or a lower income (OR = 1.748, P<0.001, 95%CI: 1.415-2.161); be married (relative to single) (OR = 1.604, P = 0.004, 95%CI: 1.165-2.208); be dissatisfied with strained doctor-patient relationship (OR = 1.333, P = 0.005, 95%CI: 1.089-1.632); have more night shifts per month (OR = 1.055, P = 0.021, 95%CI: 1.008-1.104) or work longer hours per week (OR = 1.016, P = 0.001, 95%CI: 1.006-1.025). CONCLUSION: Among psychiatrists in tertiary hospitals in China, those with a heavier workload, poor sense of professional identity, job dissatisfaction, and burnout were less likely to choose psychiatry again. Policymakers and hospital administrators need to take effective measures to improve psychiatrists' sense of professional identity and increase their intention to stay.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,407 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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