Effectiveness of wellness program interventions to improve physician wellness: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician wellness programs are being implemented to offset rises in physician burnout. Insight into the effectiveness of these programs and to whom they are being offered, remains unclear. OBJECTIVES: To identify and characterize wellness program interventions to improve physician wellness. METHODS: A PRISMA-P 2020-compliant systematic review as conducted, searching PubMed, Scopus, and Medline from May 2006 to July 2024. Search terms included Medical Subject Headings terms and keywords related to physicians and wellness program interventions. Peer reviewed published studies that qualitatively and/or quantitively measured outcomes of wellness interventions for practicing physicians were included. RESULTS: Thirty-six studies involving 6,708 total participants were included. Interventions were heterogenous and included group therapy, stress reduction strategies, time off/workload reductions, education, and peer support. The efficacy of interventions varied, with sixteen studies (44.4%) demonstrating some measurable degree of effectiveness, with statistically significant changes (p < 0.05) post-intervention. Few studies reported improvements by physician sex, age groups, or comparisons across specialities. CONCLUSION: Studies examining physician wellness program interventions are highly heterogenous in terms of intervention, study design and methods of outcome assessment, limiting definitive conclusions about their general effectiveness. TRIAL REGISTRATION: The review protocol has been registered on Open Science Framework ( https://doi.org/10.17605/OSF.IO/8SDM9 ).
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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 | 0,019 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».