Correlates of physician burnout across regions and specialties: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care organizations globally realize the need to address physician burnout due to its close linkages with quality of care, retention and migration. The many functions of health human resources include identifying and managing burnout risk factors for health professionals, while also promoting effective coping. Our study of physician burnout aims to show: (1) which correlates are most strongly associated with emotional exhaustion (EE) and depersonalization (DP), and (2) whether the associations vary across regions and specialties. METHODS: Meta-analysis allowed us to examine a diverse range of correlates. Our search yielded 65 samples of physicians from various regions and specialties. RESULTS: EE was negatively associated with autonomy, positive work attitudes, and quality and safety culture. It was positively associated with workload, constraining organizational structure, incivility/conflicts/violence, low quality and safety standards, negative work attitudes, work-life conflict, and contributors to poor mental health. We found a similar but weaker pattern of associations for DP.Physicians in the Americas experienced lower EE levels than physicians in Europe when quality and safety culture and career development opportunities were both strong, and when they used problem-focused coping. The former experienced higher EE levels when work-life conflict was strong and they used ineffective coping. Physicians in Europe experienced lower EE levels than physicians in the Americas with positive work attitudes. We found a similar but weaker pattern of associations for DP.Outpatient specialties experienced higher EE levels than inpatient specialties when organization structures were constraining and contributors to poor mental health were present. The former experienced lower EE levels when autonomy was present. Inpatient specialties experienced lower EE levels than outpatient specialties with positive work attitudes. As above, we found a similar but weaker pattern of associations for DP. CONCLUSIONS: Although we could not infer causality, our findings suggest: (1) that EE represents the core burnout dimension; (2) that certain individual and organizational-level correlates are associated with reduced physician burnout; (3) the benefits of directing resources where they are most needed to physicians of different regions and specialties; and (4) a call for research to link physician burnout with performance.
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 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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».