Revealing the blind spots: five key challenges for advancing physician wellness
Notice bibliographique
Résumé
Physician wellness is a critical yet unresolved challenge in medical education. Burnout, emotional distress, and systemic barriers undermine the sustainability of the healthcare workforce, with negative consequences for both physicians and patients. Despite widespread recognition, existing interventions often fall short, hindered by fragmented approaches and resistance to change. This article identifies five key challenges that will need to be overcome if we are to make meaningful progress in advancing physician wellness: (1) inconsistent definitions and flawed methodologies in assessing wellness, (2) overemphasis on individual-focused interventions, (3) the absence of unified, evidence-based frameworks, (4) ethical and methodological problems with wellness surveys, and (5) the commercialization of wellness. Each challenge represents deeply ingrained barriers within healthcare institutions that impede meaningful progress. I advocate for a paradigm shift toward evidence-based, systems-level strategies, focusing on Canadian and US medical education. By integrating theoretical frameworks like Self-Determination Theory (SDT) and the Job Demands-Resources (JDR) model into accreditation standards and institutional practices, healthcare organizations can address the root causes of physician distress.
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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 | 0,159 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,052 |
| Communication savante | 0,028 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».