Addiction aux substances psychoactives chez les médecins résidents au Maroc : étude transversale multicentrique
Notice bibliographique
Résumé
Introduction L’usage des substances psychoactives chez les médecins résidents est un problème sous-estimé, mal connu et grave en raison de ses conséquences négatives sur la santé des médecins ainsi que pour la santé et la sécurité des patients dont ils ont la charge. Objectif L’objectif de ce travail est d’étudier la prévalence et les facteurs associés à la consommation des substances psychoactives (SPA) chez les médecins résidents au niveau des différents centres hospitaliers universitaires du Maroc. Méthode Nous avons réalisé une étude transversale multicentrique descriptive et analytique portant sur les médecins résidents des 7 centres hospitaliers universitaires du Maroc. Les médecins résidents ont été sollicités à participer de manière volontaire en remplissant un autoquestionnaire anonyme sur Google Forms, lequel leur a été envoyé par courriel. Résultats Le questionnaire a été rempli par 310 médecins résidents, soit 11,07 % de la population totale des médecins résidents au Maroc. Parmi les participants, 16,1 % (n = 50) ont déclaré consommer une ou plusieurs substances psychoactives, dont 11,1 % (n = 37) du tabac, 10 % (n = 31) de l’alcool et 6,1 % (n = 19) du cannabis. Les consommations d’ectasy et de cocaïne ont été observées chez 0,7 % (n = 2) pour chaque substance. En outre, 11,9 % (n = 37) des médecins résidents ont des troubles psychiatriques, et 3,2 % (n = 10) ont déjà fait au moins une tentative de suicide. La consommation de substances psychoactives chez les médecins résidents était statistiquement significativement associée au sexe masculin (4,59 [2,20-9,57] ; p = 0,000), ainsi qu’à la spécialité chirurgicale (0,48 [0,26-0,88] ; p = 0,017). Conclusion Au terme de ce travail, nous avons constaté que la consommation des substances psychoactives est fréquente chez les médecins résidents d’où la nécessité des mesures de prévention et de soutien adaptées pour ces derniers.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».