Executive Summary from the 2017Â Emergency Medicine Resident Wellness Consensus Summit
Notice bibliographique
Résumé
\n Introduction: Physician wellness has recently become a popular topic of conversation and publication within the house of medicine and specifically within emergency medicine (EM). Through a joint collaboration involving Academic Life in Emergency Medicineâs (ALiEM) Wellness Think Tank, Essentials of Emergency Medicine (EEM), and the Emergency Medicine Residentsâ Association (EMRA), a one-day Resident Wellness Consensus Summit (RWCS) was organized.\n \n \n Methods: The RWCS was held on May 15, 2017, as a pre-day event prior to the 2017 EEM conference in Las Vegas, Nevada. Seven months before the RWCS event, pre-work began in the ALiEM Wellness Think Tank, which was launched in October 2016. The Wellness Think Tank is a virtual community of practice involving EM residents from the U.S. and Canada, hosted on the Slack digital-messaging platform. A working group was formed for each of the four predetermined themes: wellness curriculum development; educator toolkit resources for specific wellness topics; programmatic innovations; and wellness-targeted technologies. \n \n \n Results: Pre-work for RWCS included 142 residents from 100 different training programs in the Wellness Think Tank. Participants in the actual RWCS event included 44 EM residents, five EM attendings who participated as facilitators, and three EM attendings who acted as participants. The four working groups ultimately reached a consensus on their specific objectives to improve resident wellness on both the individual and program level. \n \n \n Conclusion: The Resident Wellness Consensus Summit was a unique and novel consensus meeting, involving residents as the primary stakeholders. The summit demonstrated that it is possible to galvanize a large group of stakeholders in a relatively short time by creating robust trust, communication, and online learning networks to create resources that support resident wellness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».