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Enregistrement W4403082890 · doi:10.1111/medu.15538

Going to work sick: A scoping review of illness presenteeism among physicians and medical trainees

2024· review· en· W4403082890 sur OpenAlexaff
Lorenzo Madrazo, Jade Choo‐Foo, Wenhui Yu, Kori A. LaDonna, Marie‐Cécile Domecq, Susan Humphrey‐Murto

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOMEDLINEPsychological interventionCINAHLMedicinePandemicWorkloadThematic analysisPresenteeismHealth careFamily medicinePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingAbsenteeismQualitative researchDiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Illness presenteeism (IP)-characterized by individuals working despite being sick-is a prevalent and complex phenomenon among physicians and trainees amidst competing priorities within medicine. The COVID-19 pandemic and growing attention to physician and trainee well-being have sparked renewed interest in IP. We conducted a scoping review to explore what is known about IP: more specifically, how IP is perceived, what approaches have been used to study the phenomenon and how it might have changed through the COVID-19 pandemic. METHOD: The Arksey and O'Malley scoping review framework was used to systematically select and summarize the literature. Searches were conducted across four databases: Medline, Embase, PsycInfo and Web of Science. Quantitative and thematic analyses were conducted. RESULTS: Of 4277 articles screened, 45 were included. Of these, four were published after the onset of the COVID-19 pandemic. All studies framed IP as problematic for physicians, patients and health care systems. Dominant sociocultural drivers of IP included obligations towards patients and colleagues and avoiding the stigma of appearing vulnerable or even temporarily weak. Structural factors included heavy workload, poor access to health services and lack of sick leave policies for physicians. The pandemic does not appear to have affected IP-related causes or behaviours. Proposed solutions included both educational interventions and policy-driven changes. CONCLUSIONS: Despite being viewed in the literature as largely negative, IP remains highly prevalent among physicians and trainees. Our review highlights that IP among physicians is fraught with tensions: while IP seemingly contradicts certain priorities such as physician wellbeing, IP may be justified by fulfilling obligations to patients and colleagues. Future work should examine IP through diverse theoretical lenses to further elucidate its complexities and inform nuanced individual and systems-level interventions to minimize the negative consequences of IP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,450 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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