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Enregistrement W3177123131 · doi:10.17759/cpp.2021290202

Mental Health and Professional Burnout among Residents During the Covid-19 Pandemic: Situational and Psychological Factors

2021· article· en· W3177123131 sur OpenAlexaboutno aff
А.Б. Холмогорова, A.A. Rakhmanina, A.Y. Suroegina, O.Y. Mikita, С. С. Петриков, A.P. Roy

Notice bibliographique

RevueCounseling Psychology and Psychotherapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutDepersonalizationPsychologyMental healthLonelinessEmotional exhaustionAnxietyClinical psychologyPsychiatryDepression (economics)DistressSomatizationBeck Depression Inventory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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