Barriers to Wellness Among General Surgery Residents During the COVID-19 Pandemic: Qualitative Analysis of Survey Responses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health care provider burnout worsened during the COVID-19 pandemic. Objective: This qualitative study described general surgery residents' perceptions of burnout and the impact of the COVID-19 pandemic and their attitudes toward wellness initiatives. Methods: General surgery residents at a large training program in Canada completed a 21-item survey focused on self-reported burnout, mental health, perceptions of wellness resources, and the effects of the COVID-19 pandemic. Free-text responses were extracted for qualitative thematic content analysis. A coding framework was established, and emergent themes were identified. Results: A total of 62% (51/82) of the residents completed the survey. Most respondents were senior residents (21/51, 41%) and identified as male (32/51, 63%). In total, 65% (33/51) of the residents met the criteria for burnout. Three themes were identified: (1) the culture of general surgery does not promote wellness, (2) the COVID-19 pandemic worsened existing access to vacation days and rest, and (3) wellness education in general surgery is ineffective and onerous to complete. General surgery residents emphasized the rigid lifestyle and culture of the specialty. Residents said that the idea of wellness was poorly executed. COVID-19 protocols increased the acceptance of taking sick days, but this was offset by staff shortages during the pandemic. Finally, residents emphasized the inefficacy of wellness education. They felt that they did not lack knowledge on reaching wellness but simply lacked the adequate time and resources to improve their well-being. Conclusions: There are persistent concerns within the culture of general surgery that were further impacted by workload and stress during the pandemic. These results may inform future programmatic efforts to decrease resident burnout.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».