Stress From Uncertainty and Resilience Among Depressed and Burnt Out Residents: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine how stress from uncertainty is related to resilience among pediatric residents and whether these attributes are associated with depression and burnout.\n\nStudy Design and Setting: Cross-sectional study of 50 residents in pediatric residency programs from four urban freestanding children’s hospitals in the United States and Canada.\n\nMain outcome measures: Stress from uncertainty using the Physicians’ Reaction to Uncertainty Scale, resilience using the 14-item Resilience Scale, depression using the Harvard national depression screening scale, and burnout using single item measures of emotional exhaustion and depersonalization from the Maslach Burnout Inventory.\n\nResults: There was a strong correlation between stress from uncertainty and resilience (r=-0.597; p<0.00001). 5 residents (10%) met the criteria for depression and 15 residents (31%) met the criteria for high burnout. Depressed residents were more likely to be stressed by uncertainty (mean 51.6; SD 9.07 vs. mean 38.7; SD 6.73; p=0.0003) and to lack resilience (mean 56.6; SD 10.7 vs. mean 85.4; SD 7.97; p<0.0001) compared to residents who were not depressed. Burnt out residents were also more likely to be stressed by uncertainty (mean 44; SD 8.46 vs. mean 38.3; SD 7.13; p=0.0186) and to lack resilience (mean 76.7; SD 14.8 vs. mean 85.0; SD 9,77; p=0.0242) compared to residents who were not burnt out. We were able to identify the scores at which stress from uncertainty best predicts depression and burnout.\n\nConclusion: Depression and burnout are major problems among pediatric residents. We found strong correlations between stress from uncertainty, resilience, depression, and burnout. Efforts to enhance tolerance of uncertainty and resilience among residents may provide opportunities to mitigate resident depression and burnout.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».