Physician wellbeing and burnout in emergency medicine in Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Emergency physicians are the most at-risk medical specialist group for burnout. Given its consequences for patient care and physician health and its resulting increased attrition rates, ensuring the wellbeing of emergency physicians is vital for preserving the integrity of the safety net for the healthcare system that is emergency medicine. In an effort to understand the current state of practicing physicians, this study reviews the results of the first national e-survey on physician wellbeing and burnout in emergency medicine in Switzerland. Addressed to all emergency physicians between March and April 2023, it received 611 complete responses. More than half of respondents met at least one criterion for burnout according to the Maslach Burnout Inventory - Human Services Survey (59.2%) and the Copenhagen Burnout Inventory (54.1%). In addition, more than half reported symptoms suggestive of mild to severe depression, with close to 20% screening positively for moderate to severe depression, nearly 4 times the incidence in the general population, according to the Patient Health Questionnaire-9. We found that 10.8% of respondents reported having considered suicide at some point in their career, with nearly half having considered this in the previous 12 months. The resulting high attrition rates (40.6% of respondents had considered leaving emergency medicine because of their working conditions) call into question the sustainability of the system. Coinciding with trends observed in other international studies on burnout in emergency medicine, this study reinforces the fact that certain factors associated with wellbeing are intrinsic to emergency medicine working conditions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».