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Enregistrement W2984169762 · doi:10.1213/ane.0000000000004464

A Cross-Sectional Survey to Determine the Prevalence of Burnout Syndrome Among Anesthesia Providers in Zambian Hospitals

2019· article· en· W2984169762 sur OpenAlexaff
Mbangu C. Mumbwe, Dan McIsaac, Alison Jarman, M. Dylan Bould

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMedicineEmotional exhaustionOdds ratioDepersonalizationFamily medicineCross-sectional studyConfidence intervalLogistic regressionNursingPsychiatryClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Burnout is a psychological syndrome that results from chronic exposure to job stress. It is defined by a triad of emotional exhaustion, depersonalization, and reduced personal accomplishment. In research, mostly from high-income countries, burnout is common in health care professionals, especially in anesthesiologists. Burnout can negatively impact patient safety, the physical and mental health of the anesthetist, and institutional efficiency. However, data on burnout for anesthesia providers in low- and middle-income countries are poorly described. This study sought to determine the prevalence of burnout syndrome among all anesthesia providers (physician and nonphysician) working in Zambian hospitals and to determine which sociodemographic and occupational factors were associated with burnout. METHODS: A questionnaire was sent to all Zambian anesthesia providers working in private and public hospitals. The questionnaire assessed burnout using the Maslach Burnout Inventory Human Services Survey, a validated 22-item survey widely used to measure burnout among health professionals. Sociodemographic and occupational factors postulated to be associated with burnout were also assessed. RESULTS: Surveys were distributed to all 184 anesthesia providers in Zambia; 160 were returned. This resulted in a response rate representing 87% of all anesthesia providers in the country. Eighty-six percentage of respondents were nonphysician anesthesia providers. Burnout was present in 51.3% (95% confidence interval [CI], 43.2-59.2) of participants. Logistic regression analysis revealed that "not having the right team to carry out work to an appropriate standard" (odds ratio, 2.91, 95% CI, 1.33-6.39; P = .008), and "being a nonphysician" (odds ratio, 3.4, 95% CI, 1.25-12.34; P = .019) were significantly associated with burnout in this population. CONCLUSIONS: In a cross-sectional survey of anesthesia providers in Zambia, >50% of the respondents met the criteria for burnout. The risk was particularly high among nonphysician providers who typically work in isolated rural practice. Efforts to decrease burnout rates through policy and educational initiatives to increase the quantity and quality of training for anesthesia providers should be considered.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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