Fully Developed Burnout and Burnout Risk in Intensive Care Personnel at a University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the prevalence of fully developed burnout, burnout risk and the influence of work and employment related factors in five intensive care units at a university hospital. A cross-sectional study was conducted using self-reporting questionnaires for the evaluation of the frequency and intensity of burnout syndrome (Maslach Burnout Inventory) and work and employment related factors. From a total of 320 eligible intensive care personnel, 33 physicians and 150 nurses participated in the study (59% response rate). Applying the process model for burnout, 63 participants (34.4%) were at risk for burnout and another 11 respondents (6.0%) revealed evidence of fully developed burnout (emotional exhaustion > or =4.0 and lack of personal accomplishment < or =4.0). No statistically significant difference in prevalence of fully developed burnout or burnout risk was detected in sub-groups according to age, gender level of training, years of employment and family status. The desire to choose the same profession again was significantly less in respondents with fully developed burnout (P=0.006). The opportunity to regularly attend facilitation was significantly lower for participants with fully developed burnout (P=0.002) compared to participants with no burnout. Fully developed burnout and burnout risk are common in intensive care personnel. Support from facilitators appeared to be an important preventive factor
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».