Measuring Self-Reported Well-Being of Physicians Using the Well-Being Thermometer: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advancements in medical science have focused largely on patient care, often overlooking the well-being of health care professionals (HCPs). This oversight has consequences; not only are HCPs prone to mental and physical health challenges, but the quality of patient care may also endure as a result. Such concerns are also exacerbated by unprecedented crises like the COVID-19 pandemic. Compared to other sectors, HCPs report high incidence of stress, depression, and suicide, among other challenging factors that have a significant negative impact on their well-being. Objective: Given these substantial concerns, the development of a tool specifically designed to be used in clinical settings to measure the well-being of HCPs is essential. Methods: A United Kingdom-based cross-sectional pilot study was carried out to measure self-reported well-being in a cohort of 148 physicians, using the newly developed well-being thermometer. The aim of the tool is to allow respondents to develop an individual sense of "well-being intelligence" thus supporting HCPs to have better insight and control over their well-being and allow insights into how to manage it. The tool consists of 5 well-being domains-health, thoughts, emotions, spiritual, and social. Each domain can be measured individually or combined to produce an overall well-being score. Results: The tool demonstrated good internal consistency; the Cronbach α in this study was 0.84 for the total scale. Conclusions: Results from this cohort demonstrated that the well-being thermometer can be used to gather intelligence of staff well-being. This is a promising new tool that will assist HCPs to recognize their own well-being needs and allow health care organizations to facilitate change in policies and practices to reflect a better understanding of staff well-being.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».