Mental Health and Burnout Syndrome Among Postgraduate Students in Medical and Multidisciplinary Residencies During the COVID-19 Pandemic in Brazil: Protocol for a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has led to high levels of physical, psychological, and social stress among health care professionals, including postgraduate students in medical and multidisciplinary residencies. This stress is associated with the intense fear of occupational exposure to SARS-CoV-2, the virus known to cause COVID-19. These professionals are at risk of developing physical and mental illnesses not only due to the infection but also due to prolonged exposure to multidimensional stress and continued work overload. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the prevalence of symptoms suggestive of mental disorders and burnout syndrome and determine the risk factors for burnout among postgraduate students in medical and multidisciplinary residencies in Brazil during the COVID-19 pandemic. METHODS: For this prospective cohort study with parallel groups, participants were recruited between July and September 2020 to achieve a sample size of at least 1144 participants. Research instruments such as Depression, Anxiety, and Stress Scale; Patient Health Questionnaire; Brief Resilient Coping Scale; and Oldenburg Burnout Inventory will be used to collect data. Data will be collected in 2 waves: the first wave will include data related to sample characterization and psychosocial evaluation, and the second wave will be launched 12 weeks later and will include an evaluation of the incidence of burnout as well as correlations with the potential predictive factors collected in the first wave. Additionally, we will collect data regarding participants' withdrawal from work. RESULTS: The recruitment took place from July 29 to September 5, 2020. Data analyses for this phase is already in progress. The second phase of the study is also in progress. The final data collection began on December 1, 2020, and it will be completed by December 31, 2020. CONCLUSIONS: We believe the findings of this study will help evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on the mental health conditions of health professionals in Brazil as well as contribute to the planning and implementation of appropriate measures that can alleviate these mental health challenges. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/24298.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».