Work–Life Integration, Professional Stress, and Gender Disparities in the Urological Workforce: Findings from a Worldwide Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Physician burnout and mental health issues are widespread, with over 50% experiencing burnout and nearly 25% suffering from depression, trends that have worsened since 2018. High-demand specialties like urology face additional stressors, including increasing workloads and technological changes. Gender disparities further exacerbate these challenges, with female urologists reporting higher burnout and work–life balance struggles. To evaluate perceptions of work–life balance, career satisfaction, and workplace experiences among urologists worldwide, and to provide potential strategies to improve physician well-being, promote gender equity, and support the sustainability of urology. Methods: A web-based, cross-sectional survey was conducted from March to June 2025, involving urologists, residents, and fellows globally. The 30-item questionnaire covered demographics, working conditions, work–life balance, and gender-related workplace issues. Data were analyzed using descriptive statistics stratified by gender, age, role, and region. Results: We received replies from 390 doctors in urology. Work-related stress was reported by 87.4% (340). A total of 17.7% (69) felt their career progression to be fully compatible with their personal life, while 42.3% (165) perceived a significant imbalance. Female urologists experienced higher perceptions of inequality in career and work–life opportunities. Over 50% expressed willingness to reduce workload for family reasons, highlighting systemic barriers. Burnout was most prevalent among younger urologists (<50 years), with persistent gender disparities across regions. Conclusions: Work–life imbalance and burnout remain major concerns for urologists globally, especially among female and early-career physicians. Addressing these issues requires institutional policies promoting flexibility, gender equity, and targeted support. Further research is needed to develop effective interventions to sustain a resilient urological 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».