Exploring work-life integration in vascular surgery and surgery
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThere is a growing emphasis on achieving work-life balance (WLB), defined as the balance between work and personal life. However, this concept is gradually shifting towards work-life integration (WLI), which is relevant in the healthcare sector, particularly surgery. We performed a literature review to evaluate factors that contribute to WLI in the field of surgery, with a particular focus on vascular surgery.MethodsA literature review of WLI in surgery, specifically vascular surgery, was performed from inception to February 2024. PubMed was searched for papers written in the English and French languages using the MeSH terms "work-life balance" or "work-life integration” in "vascular surgery" or "surgery." Findings were categorized in a tiered framework focused on faculty or staff, trainees (including medical students, residents, or fellows), and people identifying as underrepresented in medicine (URIM).ResultsTwenty-four articles were identified as relevant for this review. Previous reports have identified a high prevalence of burnout and suicide among the vascular surgery workforce. Collegial support and institutional culture were identified as pivotal in enhancing WLI. Inefficiencies in healthcare delivery, administrative burdens, and a lack of autonomy were recognized as barriers for WLI. Factors specific to gender and parenthood lead to unequal challenges in achieving WLI. Medical trainees' WLI perceptions influenced their specialty choices and risk of burnout. Also, URIM trainees encountered additional obstacles like discrimination and attrition, though some reports indicated a resilience advantage among minority physicians.ConclusionThis review has highlighted differences in challenges related to WLI across faculty and staff, trainees, and individuals identifying as URIM and emphasizes the need for systemic and cultural reforms, flexible work arrangements, and greater support for underrepresented groups to foster a healthier work-life ecosystem in healthcare.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».