Stress and burnout in anesthesia residency: a case study of peer support groups
Notice bibliographique
Résumé
Stress and burnout are alarmingly prevalent in anesthesiologists, with the highest risk occurring during anesthesia residency training. To better understand this phenomenon, we conducted a mixed methods case study of our anesthesia training program to explore the residents’ accounts of stress and burnout and the potential value of peer support groups. Eight out of thirty eight residents participated in nine monthly peer support group (PSG) meetings followed by a focus group interview about stress and burnout in training and the value of PSG. We compared the participants’ mean pre-and post-PSG Maslach Burnout Inventory® (MBI) and Perceived Stress Scale® (PSS) and analysed the focus group interview for recurring themes. We captured the perspectives of twenty seven out of thirty residents who did not participate in support groups (non-participants) through an online survey on stress and burnout. We found evidence of a high prevalence of stress and burnout from the MBI and PSS scores and survey responses. Analysis of the focus group interview showed that the specific stressors of anesthesia training included: an individually-based model of training that predisposes to isolation from peers, an over-reliance on the quality of the faculty-resident relationship and the critical, high stakes nature of the profession. Residents strongly endorsed the value of PSG in decreasing isolation, enhancing validation, and support through the sharing of experiences. Lack of dedicated time and integration into the training program were major barriers to PSG participation. These barriers need to be overcome in order to fully realize its role in mitigating stress and burnout.
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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 | 0,041 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».