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Enregistrement W2944482324 · doi:10.1177/1751143719842794

Psychological ‘burnout’ in healthcare professionals: Updating our understanding, and not making it worse

2019· article· en· W2944482324 sur OpenAlexaff
Peter G. Brindley, Olusegun Olusanya, Adrian Wong, Liz Crowe, Laura Hawryluck

Notice bibliographique

RevueJournal of the Intensive Care Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutHealth professionalsHealth carePsychologyApplied psychologyClinical psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many healthcare professionals and professional societies are demanding action to counter 'burnout', especially in the acute care medical specialties. This review is intended to empower this laudable 'call to arms', while also validating concerns that have been raised about how we typically define, measure and counter this important issue. This review aims to advance the discussion, dispel common misconceptions, add important nuance, and identify common ground. We also encourage the ideas contained within the military term 'occupational stress injury', which include a cultural shift away from blame and stigmatization, and towards shared responsibility and empathy. We also outline why mandatory testing can be troublesome and why interventions should be tailored to individuals. While the need for immediate action may seem self-evident, we wish to mitigate the real possibility that good intentions could make a perilous situation worse. 'Burnout' matters, but how individuals and organizations go forward matters even more.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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