“Suicide Risk Among Physicians in the USA: A Systematic Narrative Review of Incidence, Risk Factors, and Prevention Strategies”
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Physician suicide is a significant public health problem, as previous research shows physicians are at increased risk of dying by suicide compared to the general population. We aim to focus on the recent trends in physician suicide death rates, risk factors and preventive measures related to physicians in the US. We adhered to the PRISMA guidelines for systematic reviews. A search of PubMed, Embase, and PsycINFO resulted in 5139 records. We included 5 studies that provide a sex‐specific examination of physician suicide death rates, related risk factors, or preventive measures. We used the Newcastle‐Ottawa Scale for quality assessment and employed a thematic approach to interpret data. Our qualitative analysis revealed that female physicians have an elevated risk of suicide in comparison to their female non‐physician counterparts, whereas male physicians exhibit lower risk relative to male non‐physicians. Our findings show that male risk factors for suicide include job and legal stressors, while females were affected by mental health issues. Depression was a direct contributor to suicidal thoughts, while burnout was indirectly involved. Distinguishing between burnout and depression is essential for the implementation of successful preventative methods. Future research must investigate intersectional elements, as well as longitudinal post‐pandemic trends, to inform the formulation of fair policy. These findings underscore the critical need for supportive workplace conditions to mitigate suicide risk among physicians. Enhancing awareness of the stigma associated with mental health care access and prioritizing support networks are crucial measures for cultivating a culture of psychological well‐being within the medical profession.
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 | 0,013 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».