Work-related impacts on doctors’ mental health: a qualitative study exploring organisational and systems-level risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Background Protecting doctors’ mental health has typically focused on individuals, rather than addressing organisational and structural-level factors in the work environment. Objectives This study uses the socioecological model (SEM) to illuminate and explore how these broader factors inform the mental health of individual doctors. Design Semi-structured interviews (20–25 hours) and ethnographic observations (90 hours) involving work shadowing doctors (n=14). Participants Doctors representing various career stages, specialty areas, genders and cultural backgrounds. Setting Three specialties in a public South Australian hospital. Thematic analysis revealed work-related risk factors for poor mental health. Results The SEM framework was used to analyse the work environment’s impact on doctors’ mental health. The analysis identified how the layers interconnect to influence risk factors for individual doctors. Microsystem : lack of control over career advancement, disenfranchisement due to understaffing and concerns about handling complex cases relative to experience. Mesosystem : negative impacts of shift work and fragmented teams, leading doctors to absorb pressure despite exhaustion to maintain professional credibility. Exosystem : high patient loads with time constraints and geographical limitations hindering care delivery, compounded by administrative burdens. Macrosystem : the commercialisation of medicine emphasising corporatisation and bureaucratic processes, which devalues professional autonomy. Conclusions This study highlights how doctors experience layers of interconnected factors that compromise their mental health but over which they have very little control. Interventions must therefore address these issues at organisational and systemic levels, for which starting points evident within our data are identified.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».