Psychological health and wellness and the impact of 6 weeks and 3 months supportive text messaging program (Wellness4MDs) among physicians and medical learners in Canada: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Background Physicians and medical learners face high rates of burnout, anxiety, and depression due to the demanding nature of their work. Many are reluctant to seek support because of stigma, time constraints, and limited access to care. Cognitive Behavioral Therapy (CBT)-based supportive SMS messaging offers a promising, scalable alternative. Objective This study evaluates the impact of Wellness4MDs, a CBT-based supportive messaging program, on the psychological health and well-being of physicians and medical learners in Canada. Methods Participants subscribed to the Wellness4MDs program and received daily supportive SMS messages for 3 months. Standardized self-rated web-based questionnaires assessing depression, anxiety, burnout symptoms were collected at baseline, 6 weeks, and 3 months using the PHQ-9, GAD-7, MBI, and WHO-5. Subscribers’ satisfaction was measured using an online, self-developed questionnaire adapted from tools previously employed to assess similar programs. Results A total of 806 subscribers participated, with 226 completing the baseline survey. 66 participants completed surveys at all follow-up points, and 53 completed both baseline and at least one follow-up survey. At the three-month follow-up, there were statistically significant reductions in mean scores for emotional exhaustion (EE) and anxiety symptoms (GAD-7), with reduction from baseline of 16.1% (t = 2.86, p = 0.01) and 15.5% (t = 2.05, p = 0.05) with effect sizes of 0.4 and 0.3 respectively, indicating moderate effects. These reductions remained statistically significant when missing data were imputed using the last observation carried forward (LOCF) method. However, no significant changes were observed on the PHQ-9 scale. The overall mean satisfaction score for the Wellness4MDs program was 7.98 (SD = 2.06). Most participants reported that the messages helped them cope with stress (72.7%), anxiety (70.5%), depression (51.1%), and loneliness (42.0%). Additionally, 71.6% felt more connected to a support system, and 78.4% reported improved overall mental well-being. Conclusion Wellness4MDs demonstrated effectiveness in reducing emotional exhaustion and anxiety symptoms. Its high user satisfaction, accessibility, and low-cost delivery model make it a promising complement to traditional mental health services for healthcare professionals.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».