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Enregistrement W4402097734 · doi:10.3171/2024.8.peds24225

A survey of the members of the American Society of Pediatric Neurosurgeons and factors associated with well-being

2024· article· en· W4402097734 sur OpenAlexaff
Avery Roe, Ann Marie Flannery, Kimberly Hamilton, Paul M. Kanev, Lori A. McBride, Chima Oluigbo, Jeffrey S. Raskin, Zulma Tovar-Spinoza, Albert Tu, Howard L. Weiner, Bradley E. Weprin, Chiu‐Hsieh Hsu, Gerald A. Grant, Anthony M. Avellino

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentMedicineFamily medicineBurnoutSalaryDepression (economics)Suicidal ideationClinical psychologyEmergency medicineSuicide preventionPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The goal of this study was to survey the members of the American Society of Pediatric Neurosurgeons (ASPN) to assess the prevalence and associated risks of burnout among pediatric neurosurgeons. The authors aimed to identify the factors that most significantly contributed to this risk to provide a baseline group of characteristics to improve physician well-being. METHODS: Institutional Review Board approval from the University of Arizona was obtained, and the 7-question and 9-question Mayo Physician Well-Being Index (WBI) was distributed to members of the ASPN (n = 275). This index screens for many different aspects of distress for physicians, including burnout risk, stress, depression, fatigue, suicidal ideation, and low career satisfaction. RESULTS: An analysis of 111 pediatric neurosurgeons (111/275 [40% response rate]) was completed. Respondent ages were distributed, with those aged 56-60 years representing the highest proportion (20%). University practice represented a majority (72%). One-third (32%) of respondents reported practicing greater than 25 years, and most physicians in the survey were married (76%). One-third of surgeons spend 61-70 hours working per week (33%), and a plurality are on call between 6 and 10 days per month (42%). Most surgeons reported treating fewer than 200 cases per year (37% reported 100-150 cases; 23%, 151-200). Most pediatric neurosurgeons (63%) stated their annual salary was sufficient. Analysis of each WBI question was performed to identify which factors specifically contributed to the risk of burnout. An overwhelming majority of respondents reported that they make significant efforts to do at least one thing each week that brings them joy (97%), and they either agree or strongly agree that they perform meaningful work (98% of all participants, 97% of females, and 98% of men, p = 0.010). Nearly half of all respondents (49%) reported feelings of burnout and a majority of them were female (67% of women and 42% of men, p = 0.021). Time, environment, case volumes, and quality-of-life concerns are all factors that significantly contribute to the overall risk of burnout and well-being. CONCLUSIONS: This survey study of the ASPN membership revealed a 49% rate of burnout with females at higher risk (67%). Factors associated with burnout were salary, more than 10 days on call per month, electronic medical record stressors, and work-life incongruity. The aforementioned notwithstanding, respondents believe pediatric neurosurgery is a meaningful career. This study provides evidence supporting a moral imperative toward recognition of burnout symptoms and a pivot point toward implementing change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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