Mental Health and Professional Burnout among Residents During the Covid-19 Pandemic: Situational and Psychological Factors
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents the results of a study of the level and factors of mental malad- justment and professional burnout of medical residents undergoing training at the Training Center of N.V. Sklifosovsky Research Institute for Emergency Medicine during the second wave of the COVID-19 pandemic. The study involved 110 first and second year residents (30 men and 80 women; mean age — 25.1±2.32), both working in the COVID-19 “red zone” and helping other patients. The follow- ing methods were used to assess symptoms and factors of mental maladjustment and professional burnout: Beck Depression and Anxiety Scales (Beck et al., 1988; 1996), Maslach Burnout Inventory (Maslach & Jackson, 1981), PTSD Checklist for DSM 5 (PSL-5; Weathers et al., 2013) Distress Thermometer (Holland, Bultz, 2007), UCLA Loneliness Scale (Russell et al., 1978) Three-Factor Perfectionism Inventory (Garanyan et al., 2018) and Toronto Alexithymia Scale (Taylor et al., 2003). According to the data, 43% of young doctors noted symptoms of depression of moderate and high severity, suicidal thoughts were present in 10%, symptoms of heightened anxiety in 30%, and more than a half (55%) had critically high rates of symptoms of post-traumatic stress. About a quarter of the respondents showed high rates of general distress (24%) and professional burnout in all three of its as- pects (emotional exhaustion — 21%, depersonalization — 23%, and personal ac- complishment — 22%). Most residents associated distress with difficulties in com- bining work and study and fear for the quality of education during the pandemic. Social support was noted as a factor in coping with stress. A series of regression analyzes showed the importance of the contribution of the experience of loneli- ness, as well as high rates of perfectionism and alexithymia, to mental distress and professional burnout of residents.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».