Burnout Syndrome, Mental Splitting and Depression in Female Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The early days of a given experience are associated with typically what might be characterized as an idealized enthusiasm. Conversely burnout syndrome experienced later in the given experience is associated with disillusionment, disappointment, and symptoms which resemble a depression. This very common propensity is a parallel to the concept of "splitting" described by Kernberg with a pronounced "black and white" perceptual dichotomy between the early idealization and later disillusionment. This study intends examination of relationships between burnout syndrome, depression, and Kernberg's concept of splitting. MATERIAL AND METHODS In this present study, we assessed 132 female health care professionals working with a population of diabetic patients utilizing Burnout Measure (BM) Splitting Index (SI), Beck Depression Inventory II (BDI-II), and additional psychometric instruments, the Toronto Alexithymia Scale and the Trauma Symptoms Checklist. RESULTS The study results indicated significant Spearman correlations between burnout syndrome as measured by BM and depression (BDI-II) (R=0.62, P<0.01), and burnout syndrome as measured by BM and splitting (SI) (R=0.45, P<0.01). These findings may have implications for prevention and treatment of burnout syndrome. CONCLUSIONS The current study findings provide implications that the defensive mechanism of splitting may allow for the prediction of burnout symptoms which in turn may allow for the prediction of burnout syndrome. This dynamics may potentially be of use in both the potential detection and prevention of burnout syndrome.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».