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Enregistrement W1822145045

Burnout and health promotion in veterinary medicine.

2013· article· en· W1822145045 sur OpenAlexaffabout
Brenda Lovell, Raymond T. Lee

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutCompassion fatigueEmotional exhaustionMedicinePromotion (chess)Mental healthFamily medicineNursingVeterinary medicinePsychiatryClinical psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burnout is on the rise among the helping professions such as human and veterinary medicine, and negatively affects personal and professional wellbeing, and the provision of quality care to clients and animals. Even more significant is that veterinarians are reported to have the highest incidence rate of suicide among all occupations, and twice as high as physicians and dentists (1). Indeed, 85% of American Veterinary Medical Association convention attendees indicated that stress and burnout (includes compassion fatigue) were the most important wellness issues affecting the veterinary community (2). Seventy-six percent believed that there were not adequate resources to deal with wellness issues (2). Much research attention is now being focused on the emotional exhaustion component of burnout, as it has been increasingly shown to be correlated with physical and mental health. Progress is also being made to relate other variables such as work/life conflict, and communications with burnout. A case in point was our research study among Canadian physicians. We found that having positive emotions and responsive communications with patients reduced burnout, but when difficult emotions were kept hidden or insincere, burnout increased (3). Of the 3 burnout dimensions, emotional exhaustion contributed to symptoms of strain. We also found that less experienced physicians reported higher stress levels than those who were more experienced, and female physicians reported higher stress than their male colleagues. Comparable findings are drawn for veterinary medicine in which Australian female veterinary surgeons and those with less experience also reported higher stress levels (4). Many clients regard their companion animals as cherished family members; consequently, they have high expectations that emotional and medical needs will be met (5). Recognition of the human-companion animal bond is the very core of the bond-centered approach for veterinary practice. It involves recognizing and responding to the unique emotional interchange, in a way that benefits all of the participants involved (6). Thus, good communication is likely to result in strong client relationships, and an indicator of those more likely to follow treatment recommendations (5–6). To be engaging and responsive to clients often involves intense and constant emotions, along with other forms of verbal and non-verbal communications. This is no easy task, as the skills needed to manage people and emotions, emotionally volatile clients, and the feelings that arise from euthanization require practice, time, and patience (4,7). This deep form of caring has a potential to be a risk factor for compassion fatigue and burnout if mental, spiritual, and emotional balance is not maintained (1). Compassion fatigue then is the emotional burden that occurs as the result of continued and excessive exposure to traumatic events that patients and families experience (8).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,488
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,012 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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