Factors Influencing Burnout Syndrome in Obstetrics and Gynecology Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To identify the influence of environmental, personality, and alexithymia factors on burnout syndrome among obstetrics and gynecology physicians. Material and Methods. A total of 116 physicians (35 men and 81 women) completed questionnaires and sociodemographic data sheets. The Maslach Burnout Inventory, the Big Five Inventory, and the Toronto Alexithymia Scale were used to measure burnout, innate personality traits, and alexithymia, respectively. The t -test and Pearson correlations were used for other measurements. Results. Of the 116 study physicians, 12.9% have suffered or still suffer from depression and 35.3% have had or still have problems related to insomnia. Regarding emotional exhaustion and depersonalization factors, men obtained lower scores than women ( 18.73±13.48 versus 24.14±11.71 for emotional exhaustion; 5.97±5.45 versus 7.70±5.29 for depersonalization). Self-reported depression was related to higher scores for all 3 domains, to higher total scores for alexithymia and neuroticism, and to lower scores for extraversion, conscientiousness, and openness. Residents and consultants had markedly different scores. Conclusion. The results of this study will help obstetrics and gynecology physicians cope with professional burnout and to consider personality traits, alexithymia domains, and environmental factors when finding strategies to cope with their professional stress.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».