Occupational burnout and depression among paediatric dentists in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paediatric dentists in the United States may be at greater risk for occupational burnout and/or depression because of chronic stress associated with provision of paediatric dental care and increasing prevalence of females in the workforce. AIMS: To determine the prevalence of occupational burnout and/or depression among US paediatric dentists. DESIGN: A self-administered online anonymous survey was sent to members of the American Academy of Pediatric Dentistry (n = 4735). The questionnaire consisted of seven demographic items, 22 items of Maslach Burnout Inventory (Three subscales: Emotional exhaustion, Depersonalization, and Personal accomplishment), and eight items of Patient Health Questionnaire-8. RESULTS: The survey had a response rate of 11.4% (females = 53%). Twenty-three per cent of respondents had high emotional exhaustion while fewer respondents had high depersonalization (12%) or low personal accomplishment (10%). Nine per cent fulfilled the study's definition of occupational burnout (high emotional exhaustion + high depersonalization). Seven per cent of respondents had moderate-to-severe depression and showed significant correlations (P < .05) with high emotional exhaustion, high depersonalization and low personal accomplishment. Two out of five respondents with occupational burnout also had moderate-to-severe depression. There were no gender differences in prevalence of burnout or depression. CONCLUSIONS: Few paediatric dentists had occupational burnout and/or depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».