Stress Factors Associated With Burnout Among Attending Physicians: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burnout in attending physicians is a crucial issue that may negatively impact patient outcomes, as well as affect the quality of training provided to residents. To investigate the association between burnout and stress-coping ability, we conducted a cross-sectional study of attending physicians. METHODS: From April 2013 to March 2014, we distributed an anonymous, self-administered questionnaire to 1,897 attending physicians who attended teaching-related training sessions and workshops. The questionnaire included the Maslach Burnout Inventory General Survey (MBI-GS, Japanese version) to evaluate burnout; the sense of coherence scale (SOC, Japanese version) to measure stress-coping ability, with higher scores indicating higher stress-coping ability; the Brief Scales for Job Stress (BSJS) to assess stress and buffering factors; demographic factors; mean weekly working hours; and factors related to instructing residents. The MBI-GS was used to determine the presence of physician burnout. Subjects were divided into tertiles based on SOC scores. We conducted logistic regression analysis of burnout using the following independent variables: physician experience, sex, mean weekly working hours, SOC group, mental workload, and reward from work. RESULTS: Of the 1,543 (81.3%) attending physicians who responded, 376 did not meet the inclusion criteria and 106 had missing data, thus 1,061 (55.9%) were analyzed. The prevalence of burnout was 17.2%. Physicians with burnout had significantly fewer years of experience as a doctor (P < 0.01), were more likely to be female (P < 0.01), worked more hours per week (P < 0.01), and had a lower SOC score (P < 0.01) than physicians without burnout. On the BSJS, the mean score of all stress factors was higher and that of buffering factors was lower in physicians with burnout (P < 0.01). The percentages of physicians with burnout were 35.7%, 12.8%, and 3.2% in the low, middle, and high SOC groups, respectively (P < 0.01). Using the high SOC group as a reference, the adjusted odds ratio for burnout in the low SOC group was 4.7 (95% confidence interval: 2.31 - 9.63) (P < 0.01). CONCLUSIONS: In this study, burnout among attending physicians was significantly associated with SOC scores after adjustment for stress factors and buffering factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».