The Prevalence of Occupational Burnout Among Ophthalmologists: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the prevalence of occupational burnout among ophthalmologists in order to better understand the mental and physical well-being of eye physicians and surgeons in the professional workplace. Study Design A systematic review and meta-analysis. Methods Online computer databases MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and ProQuest Dissertations and Theses were searched systematically and thoroughly. Conferences held through Association for Research in Vision and Ophthalmology, American Academy of Ophthalmology, and Canadian Society of Ophthalmology were searched. Studies were screened using Covidence software. Data on reported burnout prevalence was extracted. STATA 15.0 was used to conduct meta-analysis. Synthesis: Our search strategy identified 318 records from online databases and 11 records from grey literature search, which were screened at 2-levels. Title and abstracts of each record were screened resulting in 24 records moving to full-text screening. Total of 9 records were utilized for quantitative analysis in the data extraction stage. Our results indicated significant professional burnout among ophthalmologists (ES = 0.41; CI: [0.26, 0.56]) with significant emotional exhaustion (ES = 0.43; CI: [0.33, 0.53]), depersonalization (ES = 0.29; CI: [0.13, 0.46]), and a low sense of personal accomplishment (ES = 0.36; CI: [0.08, 0.63]). Conclusions Significant occupational burnout among ophthalmologists is concerning because burnout can have a negative effect on the physical and mental health of eye physicians and surgeons. It could impact productivity, cutbacks in work hours, or lead to early retirement from the profession. Contributing factors in ophthalmologist burnout including work overload need to be addressed in a timely manner.
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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 | 0,020 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».