Unseen wounds: a multinational investigation of neurointerventionalists on the psychological toll of complications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complications not only affect patients but also impose a significant psychological burden on physicians. Quantitative data in neurointerventional surgery regarding the 'second victim' phenomenon are lacking. This study aimed to assess the prevalence and severity of post-traumatic stress symptoms among neurointerventionalists after major complications. METHODS: A survey was developed by a committee of experienced neurointerventionalists and distributed internationally via multiple platforms. Respondents were anonymous. Demographic information, complication type, and institutional support availability were queried. Psychological distress was measured using the validated Impact of Event Scale-Revised (IES-R), which assesses intrusion, avoidance, and hyperarousal domains. Descriptive statistics and regression analyses were performed to identify factors associated with post-traumatic stress symptoms. RESULTS: Of 1042 invited physicians, 503 responded (48%), with 413 completing the full survey (40%). The most common pathology was cerebral aneurysm, and the most frequent complication was hemorrhage. Overall, 64% scored above the IES-R threshold for possible post-traumatic stress disorder (PTSD) (≥24), with many reaching levels (≥37) associated with long-term stress and physiological sequelae. Intrusion was the dominant symptom domain, particularly distressing reminders about the complication. Lack of institutional support was significantly associated with possible PTSD (OR 1.63, 95% CI 1.1 to 2.5, P=0.02). No differences were observed by specialty, but geographic variations were present. High stress scores persisted long after the index event. CONCLUSION: Complications exert a profound emotional and physiological toll on neurointerventionalists, with high rates of possible PTSD and a strong association with inadequate institutional support. Systematic support programs are urgently needed to safeguard physician well-being and patient safety.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».