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Enregistrement W3130096783 · doi:10.1136/bmjopen-2020-044945

To burn-out or not to burn-out: a cross-sectional study in healthcare professionals in Spain during COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3130096783 sur OpenAlexaff
María Torrente, Pedro Sousa, A. Sánchez-Ramos, J. Pimentão, Ana Royuela, Fernando Franco, Ana Collazo-Lorduy, Ernestina Menasalvas, Mariano Provencio

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensHealth Research Foundation
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cross-sectional study2019-20 coronavirus outbreakHealth professionalsHealth careSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicineMedical emergencyVirologyOutbreakDiseasePathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the prevalence of burn-out syndrome in healthcare workers working on the front line (FL) in Spain during COVID-19. DESIGN: Cross-sectional, online survey-based study. SETTINGS: Sampling was performed between 21st April and 3rd May 2020. The survey collected demographic data and questions regarding participants' working position since pandemic outbreak. PARTICIPANTS: Spanish healthcare workers working on the FL or usual ward were eligible. A total of 674 healthcare professionals answered the survey. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Burn-out syndrome was assessed by the Maslach Burnout Inventory-Medical Personnel. RESULTS: Of the 643 eligible responding participants, 408 (63.5%) were physicians, 172 (26.8%) were nurses and 63 (9.8%) other technical occupations. 377 (58.6%) worked on the FL. Most participants were women (472 (73.4%)), aged 31-40 years (163 (25.3%)) and worked in tertiary hospitals (>600 beds) (260 (40.4%)). Prevalence of burn-out syndrome was 43.4% (95% CI 39.5% to 47.2%), higher in COVID-19 FL workers (49.6%, p<0.001) than in non- COVID-19 FL workers (34.6%, p<0.001). Women felt more burn-out (60.8%, p=0.016), were more afraid of self-infection (61.9%, p=0.021) and of their performance and quality of care provided to the patients (75.8%, p=0.015) than men. More burn-out were those between 20 and 30 years old (65.2%, p=0.026) and those with more than 15 years of experience (53.7%, p=0.035).Multivariable logistic regression analysis revealed that, working on COVID-19 FL (OR 1.93; 95% CI 1.37 to 2.71, p<0.001), being a woman (OR 1.56; 95% CI 1.06 to 2.29, p=0.022), being under 30 years old (OR 1.75; 95% CI 1.06 to 2.89, p=0.028) and being a physician (OR 1.64; 95% CI 1.11 to 2.41, p=0.011) were associated with high risk of burn-out syndrome. CONCLUSIONS: This survey study of healthcare professionals reported high rates of burn-out syndrome. Interventions to promote mental well-being in healthcare workers exposed to COVID-19 need to be immediately implemented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations132
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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