Post-traumatic stress disorder in a Canadian population of medical students, residents, and physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians encounter stressors with potential long-term psychological consequences. However, a comprehensive picture of post-traumatic stress disorder (PTSD) prevalence and symptomatic work-related event occurrence across practice stages is lacking. OBJECTIVE: To evaluate PTSD prevalence and the occurrence of work-related symptomatic events among physicians and medical learners. METHODS: In 2017, we surveyed 3,036 physicians, residents, and students within the province of Saskatchewan, Canada. Participants completed the Life Events Checklist (LEC) for DSM 4 and the PTSD Checklist for DSM 4-Civilian version (PCL-C). They also reported work-related events that triggered PTSD-like symptoms. The prevalence of a positive PTSD screen (PCL-C ≥ 36) and the proportion identifying a symptomatic work event were determined. The t-test, Chi-square test, and multiple regression were used to evaluate associations between respondent characteristics and these outcomes. RESULTS: Among 565 respondents, 21.2% screened positively, with similarity across career stages. Thirty-nine percent reported a symptom-inducing work event, with many training-related. Although independent PTSD predictors were not identified, partnered residents and surgical residents were more likely to identify a work-related event. Internationally trained practicing physicians were less likely to identify an event. CONCLUSION: Both symptom-inducing work events and PTSD are frequent, broadly based concerns requiring better preventive strategies across career stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».