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Enregistrement W4390645964 · doi:10.1097/md.0000000000036697

The double whammy: Advanced medical training and parenting

2024· article· en· W4390645964 sur OpenAlexaffabout
Samah H. Alkhawashki, Rahaf Alasiri, Mariela Ruetalo, Julie Maggi

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMedicineStressorFamily medicineMentorshipNursingMedical educationClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinicians may become parents during their clinical training and may be exposed to several challenges in career development, burnout and work-life balance. Previous research findings have reported that stressors facing trainees with children warrant greater attention from graduate medical institutions. Additionally, parenting-related information and considerations about the needs of trainees with children across clinical specialties are needed to inform institutional and national policies. A quantitative approach was used to examine clinical trainees' perceptions and experiences of parenting in relation to different specialties, sociodemographic traits, levels of support, and other potential factors influencing their residency and fellowship training and well-being. We used a survey that was distributed to all University of Toronto medical trainees (2214) via email correspondence and social media platforms. The trainees were asked to base their answers on their experience during the academic year of 2019 to 2020 (before the Coronavirus Disease 2019-related shutdown). Our study revealed that clearly, burnout is a concern for physicians who are raising children while in training. Notably, it was higher among younger aged trainees and those beginning their training journey including, first-year fellows and second-year residents, in addition to parents with toddlers. Moreover, female residents and male fellows showed higher burnout than their counterparts. Institutional support was associated with lower rates of burnout, evidenced by access to opportunities, allowing time to breastfeed/express milk and having access to medical care. We found multiple independent and significant factors affecting their rate of burnout including limited access to opportunities, lack of a self-care routine and absence of social community outside of work. The results show the importance of creating a positive learning experience for trainees juggling parenting and training needs, especially those starting their training both as residents and as fellows and those with younger children. Interventions can be categorized into those targeted at the individual and family levels, and institutional levels, with the overarching goal of balancing training and parenting. This can be achieved by fostering learning environments that prevent and decrease burnout and enhance the well-being of trainees and their families, which can start with ensuring trainees are aware of available resources and possible accommodations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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