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Enregistrement W6889101530 · doi:10.25384/sage.c.5404575

Job Satisfaction Among Plastic Surgery Residents in Canada: A National Survey

2021· other· en· W6889101530 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationJob satisfactionLikert scalePatient satisfactionSample (material)Affect (linguistics)Logistic regressionIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:Resident wellness is a focus of medical training and is prioritized in both Canadian and American accreditation processes. Job satisfaction is an important component of wellness that is not examined in the literature. The purpose of this study was to analyze job satisfaction in a national sample of plastic surgery residents, and identify factors that influence satisfaction.Methods:We designed a cross-sectional survey adapted from existing instruments, with attention to thorough item generation and reduction as well as pilot and clinical sensibility testing. All plastic surgery residents at Canadian institutions were surveyed regarding overall job satisfaction as well as personal- and program-specific factors that may affect satisfaction. Predictors of satisfaction were identified using multivariable regression models.Results:The response rate was 40%. Median overall job satisfaction was 4.0 on a 5-point Likert scale. Operative experience was considered both the most important element of a training program, and the area in most need of improvement. Senior training year (<i>P</i> &lt; .01), shorter commute time (<i>P</i> = .04), fewer duty hours (<i>P</i> = .02), fewer residents (<i>P</i> &lt; .01), and more fellows (<i>P</i> &lt; .01) were associated with significantly greater job satisfaction.Conclusions:This is the first study to gather cross-sectional data on job satisfaction from a national sample of plastic surgery residents. The results from this study can inform programs in making tangible changes tailored to their trainees’ needs. Moreover, our findings may be used to inform a prospectively studied targeted intervention to increase job satisfaction and resident wellness to address North American accreditation standards.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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