A qualitative study of academic bullying among junior doctors in Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Academic bullying of junior doctors undermines trainee wellbeing and patient care, yet little is known about its manifestation in Sierra Leone. This qualitative study explored the experiences, perceptions, and coping strategies of junior doctors subjected to academic bullying at the University of Sierra Leone Teaching Hospitals Complex (USLTHC). METHODS: Guided by a social-constructivist paradigm, we conducted semi-structured interviews with 29 junior doctors across major hospitals that comprise the USLTHC. Data were collected between July 20 and August 31, 2024, using an English-language interview guide. Thematic analysis was undertaken with NVivo software. RESULTS: Eight inter-related themes emerged: (1) entrenched clinical hierarchies, (2) overt verbal abuse and humiliation, (3) punitive workloads and extended shifts, (4) lack of institutional safeguards, (5) psychological distress, (6) threatened career progression and attrition, (7) reliance on peer-support coping, and (8) proposed remedies, notably teacher-training for seniors and enforceable anti-bullying policy. Bullying was framed as a cyclical "rite of passage" perpetuated by fear of retaliation and scarce reporting channels. CONCLUSION: Academic bullying at USLTHC is systemic, culturally rationalised, and exacerbated by resource constraints. Embedding enforceable anti-bullying policies, structured faculty-development, and accessible mental-health services is essential to protect trainees and protect Sierra Leone's evolving health-workforce.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».