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Enregistrement W4414399142 · doi:10.1016/s0167-8140(25)04841-8

WORK-LIFE BALANCE IN RADIATION ONCOLOGY: CHALLENGES AND FUTURE DIRECTIONS

2025· article· en· W4414399142 sur OpenAlexaff
R Aslam, Hillary Wilson, Joanne Meng, Rajiv Samant, Jean‐Marc Bourque

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensUniversity of OttawaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionWorkforceThematic analysisDemographicsRadiation oncologyProcess (computing)Burnout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Work-life balance (WLB) is recognized as an important factor influencing physician wellness and burnout and serves as a determinant in career choice. Within radiation oncology, WLB should be considered during the process of recruitment, training and retention. This review evaluates WLB in radiation oncology; aiming to assess its significance, identify contributing factors, and explore interventions for improvement. A comprehensive search of Medline, PubMed, and Embase was conducted for all articles published up until December 2024. After a two-stage screening process of titles, abstracts, and full texts, appropriate articles were included. Data extraction assessed key parameters, including definitions of WLB, contributing factors, and possible interventions to improve WLB. A thematic analysis was performed to identify recurring patterns and relationships. Seven out of 76 articles met the search criteria and were subsequently evaluated. While WLB remains challenging to define, it is generally associated with increased job satisfaction, lower stress, and reduced risk of burnout. Influencing factors included clinical/ research workload, education (access to opportunities, comfort with technology), financial pressures (salary, debt), ancillary support (childcare services, time off for family/personal commitments), demographics (gender, family status), and work environment (peer support/perceptions). Most radiation oncologists appear satisfied with their career choices and would choose radiation oncology again, but challenges and concerns exist. Only 5 studies assessed WLB directly, and one study specifically assessed, and found, significant gender disparities in WLB. Approaches to addressing WLB and supporting a sustainable radiation oncology workforce included protected time for research/academics, streamlined administrative tasks and targeted supports for female radiation oncologists. Limitations include potentially inadequate survey measures to assess WLB, and absence of a standardized definition or perception of WLB. Maintaining WLB is important for radiation oncologists and influences job satisfaction. Addressing factors contributing to poor WLB and implementing tailored solutions will be crucial for supporting a sustainable workforce.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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