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Enregistrement W4404526543 · doi:10.1136/bmjopen-2024-088283

Work-related impacts on doctors’ mental health: a qualitative study exploring organisational and systems-level risk factors

2024· article· en· W4404526543 sur OpenAlexaff
Belinda Lunnay, Kristen Foley, Sharon Lawn, Michael Baigent, Alison Weightman, Diana Lawrence, Virginia Drummond, Mandi Baker, Paul Ward

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFlinders Foundation
Mots-clésMedicineMental healthPsychological interventionThematic analysisAutonomyNursingSpecialtyCredibilityWork (physics)Public healthQualitative researchFamily medicinePsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,504
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,086 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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