Spine Surgeons Burnout and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cross-sectional survey study. OBJECTIVE: To evaluate the prevalence of burnout, assess the personal and professional characteristics associated with burnout in spine surgeons and determine their quality of life. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Burnout is a syndrome characterized by emotional exhaustion, depersonalization, and decreased sense of accomplishment that leads to decreased effectiveness at work. To date, there has been a lack of information on the prevalence of burnout among spine surgeons worldwide and the risk factors associated with this condition. METHODS: An electronic survey with members of AO Spine was performed in May 2018. The survey evaluated demographic variables, practice characteristics, burnout, and quality of life. Maslach Burnout Inventory (MBI) and EuroQol 5-dimensions (EQ5D) were used to evaluate burnout and quality of life, respectively. RESULTS: A total of 818 surgeons from 86 countries completed the survey. The prevalence of burnout was 30.6%. In the multiple linear model, emotional fatigue was independently associated with younger age (B = -0.17, CI95% = -0.26 to -0.07, P < 0.0001), and longer working hours per week (B = -2.71, CI95% = -4.34 to -1.07, P = 0.001); depersonalization was independently associated with younger age (B = -0.13, CI95% = -0.19 to -0.07, P < 0.0001), practicing outside Latin America (LA) (B = 0.71, CI95% = 0.41-1.01, P < 0.0001) and currently being a fellow (B = 0.54, CI95% = 0.06-1.02, P = 0.02); and higher scores of personal fulfilment was associated with practicing in LA (B = -1.27, CI95% = -1.69 to -0.85, P < 0.0001). CONCLUSION: Burnout is a common condition among spine surgeons worldwide. There is a significant association between burnout scores and decreased general quality of life. These results highlight the need to develop interventional programs to better identify, prevent, and manage this condition among practicing spine surgeons.Level of Evidence: 4.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».