Síndrome de Burnout em residentes multiprofissionais de uma universidade pública
Notice bibliographique
Résumé
Os Programas de Residência Multiprofissional buscam romper com os paradigmas em relação à formação de profissionais para o Sistema Único de Saúde (SUS) e contribuir para qualificar os serviços de saúde a partir de ações inovadoras. Entretanto, características específicas desses programas podem agregar estressores aos residentes e, levarem à Sídrome de Burnout. Dessa forma, verificou-se a ocorrência da Síndrome de Burnout nos Residentes Multiprofissionais da Universidade Federal de Santa Maria. Este estudo trata-se de um estudo descritivo, transversal e quantitativo. Aplicaram-se um formulário de dados sociodemográficos e o Versão Human Service Survey do Marlash Burnout Inventory em 37 residentes, entre abril e junho de 2011. Observou-se que 37,84% apresentaram Alta Exaustão Emocional; 43,24%, Alta Despersonalização; e 48,65%, Baixa Realização Profissional. Na associação dos domínios, verificou-se que 27% apresentaram indicativo para Síndrome de Burnout. Os residentes pesquisados estão expostos aos estressores da profissão e da formação, o que pode favorecer a ocorrência da síndrome nesses profissionais.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».