Burnout and distress among physicians in a cardiovascular centre of a quaternary hospital network: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Burnout and distress have a negative impact on physicians and the treatment they provide. Our aim was to measure the prevalence of burnout and distress among physicians in a cardiovascular centre of a quaternary hospital network in Canada, and compare these outcomes to those for physicians at academic health science centres (AHSCs) in the United States. <h3>Methods:</h3> We conducted a survey of physicians practising in a cardiovascular centre at 2 quaternary referral hospitals in Toronto, Ontario, between Nov. 27, 2018, and Jan. 31, 2019. The survey tool included the Well-Being Index (WBI), which measures fatigue, depression, burnout, anxiety or stress, mental and physical quality of life, work–life integration, meaning in work and distress; a score of 3 or higher indicated high distress. We also evaluated physicians’ perception of the adequacy of staffing levels and of fair treatment in the workplace, and satisfaction with the electronic health record. We carried out standard univariate statistical comparisons using the χ<sup>2</sup>, Fisher exact or Kruskal–Wallis test as appropriate to perform univariate comparisons in the sample of respondents. We assessed the relation between a WBI score of 3 or higher and demographic characteristics. We compared univariate associations among WBI data for physicians at AHSCs in the US who completed the WBI to responses from our participants. <h3>Results:</h3> The response rate to the survey was 84.1% (127/151). Of the 127 respondents, 83 (65.4%) reported burnout in the previous month, and 68 (53.5%) reported emotional problems. Sixty-nine respondents (54.3%) had a WBI score of 3 or higher. Respondents were more likely to have a WBI score of 3 or higher versus a score less than 3 if they perceived insufficient staffing levels (52/69 [75%] v. 26/58 [45%], <i>p</i> = 0.02) or unfair treatment (23/69 [33%] v. 8/58 [14%], <i>p</i> = 0.03), or were anesthesiologists (26/35 [74%] v. 43/92 [47%] for other specialists, <i>p</i> = 0.005). Compared to 21 594 physicians in practice at AHSCs in the US, our respondents had a higher mean WBI score (2.4 v. 1.8, <i>p</i> = 0.004) and reported a higher prevalence of burnout (65.4% v. 56.6%, <i>p</i> = 0.048). <h3>Interpretation:</h3> Physicians in this study had high levels of burnout and distress, driven by the perception of inadequate staffing levels and being treated unfairly in the workplace. Addressing these institutional factors may improve physicians’ work experience and patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».