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Enregistrement W3003508878 · doi:10.2196/15608

Physician Anxiety and Burnout: Symptom Correlates and a Prospective Pilot Study of App-Delivered Mindfulness Training

2020· article· en· W3003508878 sur OpenAlexvenueno aff
Alexandra Roy, Susan Druker, Elizabeth A. Hoge, Judson A. Brewer

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessBurnoutAnxietyCynicismEmotional exhaustionMindfulness-based stress reductionClinical psychologyGeneralized anxiety disorderMedicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physician burnout is on the rise, yet little is known about its relationship to anxiety. Mindfulness-based stress reduction has demonstrated decreases in anxiety, yet physicians have reported reluctance to engage in it due to significant time commitments. OBJECTIVE: The aims of this study are to assess whether app-based mindfulness training can reduce anxiety in physicians and to explore if anxiety and burnout are correlated, thus leading to a reduction in both anxiety and burnout. METHODS: This was a nonrandomized pilot study comprised of 34 physicians who worked in a large US health care network and reported having anxiety. The intervention was an app-based mindfulness program. The main outcome measure was anxiety, measured by the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7). The secondary outcome measures assessed burnout: cynicism and emotional exhaustion items from the Maslach Burnout Inventory. RESULTS: GAD-7 scores decreased significantly at posttreatment (1 month after treatment initiation, 48% reduction, P<.001) and at the 3-month follow-up (57% reduction, P<.001). There was a significant correlation between anxiety and burnout (cynicism: r=.43; P=.01; emotional exhaustion: r=.71; P<.001). There was also a significant decrease in cynicism (50% reduction, P=.003 at posttreatment; 50% reduction, P=.009 at follow-up) and emotional exhaustion at both time points (20% reduction, P<.001 at posttreatment; 20% reduction, P=.003 at follow-up). CONCLUSIONS: This pilot study is the first to test an app-based mindfulness training program targeted at reducing anxiety with physicians and to demonstrate that in physicians, anxiety is correlated with burnout. These findings suggest that this may be an effective tool to reduce anxiety and burnout in physicians. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04137081; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04137081.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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