Comparing the Maslach Burnout Inventory to Other Well-Being Instruments in Emergency Medicine Residents
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The Maslach Burnout Inventory (MBI) is considered the “gold standard” for measuring burnout, encompassing 3 scales: emotional exhaustion, depersonalization, and personal accomplishment. Other well-being instruments have shown utility in various settings, and correlations between MBI and these instruments could provide evidence of relationships among key variables to guide well-being efforts. Objective We explored correlations between the MBI and other well-being instruments. Methods We fielded a multicenter survey of 9 emergency medicine (EM) residencies, administering the MBI and 4 published well-being instruments: a quality-of-life assessment, a work-life balance rating, an appraisal of career satisfaction, and the Primary Care Evaluation of Mental Disorders Patient Health Questionnaire 2 question screen. Consistent with the Maslach definition, burnout was defined by high emotional exhaustion (> 26) and high depersonalization (> 12). Results Of 334 residents, 261 (78%) responded. Residents who reported lower quality of life had higher emotional exhaustion (ρ = –0.437, P < .0001), higher depersonalization (ρ = –0.18, P < .005), and lower personal accomplishment (ρ = 0.347, P < .001). Residents who reported a negative work-life balance had emotional exhaustion (P < .001) and depersonalization (P < .009). Positive career satisfaction was associated with lower emotional exhaustion (P < .0001), lower depersonalization (P < .005), and higher personal accomplishment (P < .05). A positive depression screen was associated with higher emotional exhaustion, higher depersonalization, and lower personal achievement (all P < .0001). Conclusions Our multicenter study of EM residents demonstrated that assessments using the MBI correlate with other well-being instruments.
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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».