Burnout among specialists and trainees in physical medicine and rehabilitation: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Professional burnout, emotional exhaustion and loss of satisfaction with patient care affects doctors at all stages of their career, from residency trainees to certified speci alists.Burnout is a critical emerging issue facing specia lists and trainees of all disciplines.Burnout in doctors is linked to serious negative outcomes for patients, inclu ding higher rates of medical errors and poorer quality of care.It is also linked to negative outcomes for doctors, including substance abuse and suicide.Although burn out is a serious problem, little is known about burnout in specialists and trainees in Physical Medicine & Rehabili tation (PM&R).Historically, it was thought that doctors in rehabilitation medicine were less likely to experience burnout than doctors in other specialties.A systematic review was conducted to understand if burnout is in fact a problem for doctors in PM&R.It was found that more than half of all rehabilitation doctors, including specia lists and trainees, experience burnout; a higher rate than for nonrehabilitation doctors.Working in PM&R is a unique risk factor for burnout among doctors.Important next steps will be to understand what causes such high rates of burnout and what can be done to help.Objective: Burnout, a state of emotional exhaustion related to work or patient-care activities, is prevalent in all stages of medical training and clinical practice.The syndrome has serious consequences, including medical errors, poorer quality of care, substance abuse, and suicide.The aim of this study is to evaluate the prevalence of burnout in Physical Medicine & Rehabilitation (PM&R) specialists and trainees.Methods: Systematic literature searches were conducted in MEDLINE, CINAHL and EMBASE for peerreviewed articles in English before March 2019 about the prevalence of burnout amongst PM&R specialists and trainees.Results: This systematic review yielded 359 results.Of these, 33 full-text records were reviewed; 5 met the inclusion criteria: 3 surveys of PM&R specialists and 2 of PM&R residents (total n = 1,886 physicians; year of publication 2012-2019).Data extracted included prevalence and severity of burnout and, if avail able, risk or protective factors.Data were analysed using descriptive statistics.Incidence of burnout ranged from 22.2% to 83.3% in trainees and 48% to 62% in specialists.Organizational and system challenges were the primary risk factors for burnout amongst specialists.Conclusion: Emerging evidence positions physicians in PM&R among the most likely to experience burnout.Although there is limited literature regarding PM&R specialists and trainees, the available evidence suggests that more than half of physicians in PM&R experience burnout.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».