Moral harassment and mental health in medical residents: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated whether moral harassment contributes to anxiety, depression, and burnout among medical residents. METHODS: This three-stage longitudinal study involved 218 1st-year residents, of whom 76 (34.9%) participated in all stages. The questionnaire covered demographics, mental health (using the Patient Health Questionnaire-4), burnout (using the Maslach Burnout Inventory Human Services Survey), and harassment experiences. Mental health outcomes and harassment were analyzed using logistic regression. RESULTS: Anxiety and depression scores varied significantly, including a notable decrease in the personal accomplishment dimension of burnout. The prevalence of harassment was above 90%, and most victims were disturbed by the harassment they suffered. While a direct correlation between harassment victimization and reduced mental health was not found, seeking help exacerbated suffering, and depression and emotional exhaustion increased less among surgical residents. CONCLUSION: To the extent of our knowledge, this is the first longitudinal study on mental health and harassment among medical residents. The mental suffering experienced after taking action against harassment suggests that safe environments for addressing these issues are lacking in medical residencies. Further studies concerning surgical residents could shed light on their lower levels of suffering. Institutional changes are needed to support victims and create a healthy environment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».