Linking medical faculty stress/burnout to willingness to implement medical school curriculum change: a preliminary investigation
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Balancing administrative demands from the medical school while providing patient support and seeking academic advancement can cause personal hardship that ranges from high stress to clinically recognizable conditions such as burnout. Regarding the importance of clinical faculties' burnout and its effects on different aspects of their professional career, this study was conducted and aimed to evaluate the relationship between willingness to change teaching approaches as characterized by a modified stage-of-change model and measures of stress and burnout. METHODS: This descriptive analytic study was conducted on 143 clinical faculty members of Tehran University of Medical Sciences in Iran. Participants were asked to complete three questionnaires: a modified stages of change questionnaire the Maslach Burnout Inventory and the General Health Questionnaire. Data were analysed by SPSS: 16 using non-parametric statistical tests such as multiple regression and ICC (intra-class coefficient) and Spearman correlation coefficient test. RESULT: A significant relationship was found between faculty members' readiness to change teaching approaches and the subscales of occupational burnout. Specifically, participants with low occupational burnout were more likely to be in the action stage, while those with high burnout were in the attitude or intention stage, which could be understood as not being ready to implement change. There was no significant correlation between general health scores and stage of change. CONCLUSIONS: We found it feasible to measure stages of change as well as stress/burnout in academic doctors. Occupational burnout directly reduces the readiness to change. To have successful academic reform in medical schools, it therefore would be beneficial to assess and manage occupational burnout among clinical faculty members.
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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 | 0,095 | 0,393 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».