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Enregistrement W2993257506 · doi:10.23934/2223-9022-2019-8-2-186-193

Burnout in Anesthesiology and Resuscitation

2019· article· en· W2993257506 sur OpenAlexaboutno aff
E. V. Sinbukhova, A. Y. Lubnin, K. A. Popugayev

Notice bibliographique

RevueRussian Sklifosovsky Journal Emergency Medical Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutEmotional exhaustionAnesthesiologyIntensive careMedicineAnxietyPsychologyFamily medicineNursingPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . The term “burnout” was originally developed by the psychologist Herbert Freudenberg (Germany, USA) in the seventies of the last century. Then another psychologist, Christina Maslach was a co-author of the Maslach Burnout Inventory, which was adapted to different professions and translated into different languages. According to Russian scientist professor Victor V Boyko “the emotional burnout is a form of professional distortion of an individual ...”. Anesthesiology and resuscitation are certainly among the most stressful medical disciplines, daily exposing doctors to high responsibility associated with life-threatening scenarios of patients. Therefore, burnout detection is important because it is related to the safety and quality of medical care, as well as to the life and health of intensive care specialists. Aim of study Anonymous, blind observational study of the frequency and dynamics of burnout, depression, situational and personal anxiety of anesthesiologists and resuscitation doctors and nurses of anesthesiology and intensive care departments. Material and methods. The study included 64 specialists of anesthesiology and intensive care departments (41 doctors and 23 nurses). Maslach Burnout Inventory (MBI) for Medical Personnel, Purpose in life test (Crumbaugh & Maholick, 1964), “Burnout” questionnaire of V. V. Boyko, Toronto Alexithymia Scale (TAS), Spielberger State-Trait Anxiety Inventory (STAI) in the adaptation by Y L. Khanin, Assessment of depression (HADS), and a series of general questions (gender, age, profession, working experience, marital status, number of working hours per week, how much do I love my job, how much I would like to love my job, somatic complaints, etc.). Results. According to MBI, 65.9% of examined doctors and 43.5% of nurses have high rates of certain burnout, which confirms the relevance of the studied problem. Of these, 12.19% of doctors and 8.7% of nurses have high rates of all three sub-scales of burnout syndrome. Depression, personal and situational anxiety have a positive correlation with burnout. Conclusion. According to the literature, burnout leads to a steady decrease in work productivity, destructive behavior, emergence of a variety of psychosomatic disorders, and a sense of meaninglessness of existence, despair, suicidal thoughts and committed suicides at the final stage of burnout. It is necessary to conduct regular testing of intensive care specialists to detect burnout, depression and anxiety. When the burnout is identified, it is necessary to perform psychological interventions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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