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Enregistrement W2135626221

Stress, burnout, and strategies for reducing them: what's the situation among Canadian family physicians?

2008· article· en· W2135626221 sur OpenAlexaffabout
F Joseph Lee, Moira Stewart, Judith Belle Brown

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutDepersonalizationEmotional exhaustionFeelingPopulationPsychologyClinical psychologyOccupational stressMedicineSocial psychologyEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To ascertain Canadian family physicians' levels of stress and burnout and the strategies they use to reduce these problems. DESIGN: Census survey. SETTING: Kitchener-Waterloo, an urban area with a population of approximately 300 000 in southwestern Ontario. PARTICIPANTS: Family physicians. MAIN OUTCOME MEASURES: Scores on the Family Physician Stress Inventory, scores on strategies to reduce personal stress, scores on strategies to reduce stress on the job, and scores on the Maslach Burnout Inventory. RESULTS: Participation rate was 77.8% (123 of 158 surveys returned). About 42.5% of participants had high stress levels. Burnout was defined by 3 components: emotional exhaustion, depersonalization (going through the day like an "automaton"), and perceived lack of personal accomplishment. Many respondents scored high on the burnout inventory, and almost half had high levels of emotional exhaustion and depersonalization (47.9% and 46.3%, respectively). No demographic factors were associated with high scores on these components. Use of strategies to reduce personal and occupational stress was associated with lower levels of burnout. Scores on the Family Physician Stress Inventory correlated highly with scores on the Maslach Burnout Inventory. CONCLUSION: Regardless of demographic factors, family physicians are at risk of having high levels of stress and burnout. Classic burnout is related to stress brought on by factors such as too much paperwork, long waits for specialists and tests, feeling undervalued, feeling unsupported, and having to abide by rules and regulations. Common strategies for reducing personal stress included eating nutritiously and spending time with family and friends. Common strategies for reducing stress on the job included valuing relationships with patients and participating in continuing medical education. Stress and burnout are related to the desire to give up practice and are, therefore, a human resources issue for the entire health care system.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations164
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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