Predictors of burnout among physicians and advanced-practice clinicians in central New York
Notice bibliographique
Résumé
Background: Provider wellbeing is a barometer of the strength of healthcare systems/organizations. Burnout prevalence among physicians exceeds that among other adult workers in the United States. Rural-based practitioners might be at greater risk.Objective: We investigated predictors of burnout among group employed providers within an integrated healthcare network.Methods: In a prospective observational study of physicians/advanced-practice clinicians serving an 8-county region of central New York, we linked administrative practice-setting data with responses to a questionnaire-survey comprising validated measures of burnout, resilience, work meaningfulness, satisfaction, risk aversion, and uncertainty/ambiguity tolerance. We included providers on the official payroll, excepting advisory board and/or research team members plus those who retired, resigned or were fired. 308 (65.1%) of 473 eligible clinicians completed the survey. 59.1% of these were physicians/doctoral-level practitioners; 40.9% advanced-practice clinicians. We assessed burnout using a validated 5-level single-item measure formatted as a binary outcome of “burned out/burning out” (levels 3–5) versus not. We derived a parsimonious generalized linear mixed-effects regression of this outcome on provider demographics, work-related needs, risk aversion, satisfaction, and unit characteristics.Results: Perceived workload, relatedness needs, practice satisfaction 75% of the time, dissatisfaction 50%, resilience, and practicing on a small unit were the significant, independent predictors.Conclusions: Heavy workloads, unmet relational needs, frequent dissatisfaction, low resilience, and serving on a small unit were most significantly associated with being “burned out/burning out”. Feeling satisfied most of the time and high resilience were protective. Profession, specialty, autonomy, and support staffing were not statistically significant.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».