MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3185535322 · doi:10.1002/jgc4.1485

Contributors to and consequences of burnout among clinical genetic counselors in the United States

2021· article· en· W3185535322 sur OpenAlexaff
Colleen Caleshu, Helen Kim, Julia Silver, Jehannine Austin, Aad Tibben, MaryAnn Campion

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésBurnoutClinical psychologyMindfulnessEmotional exhaustionMedicineEmpathyDistressAnxietyPsychologyFeelingPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research has found that many genetic counselors (GCs) experience burnout. Studies of other clinicians have demonstrated that burnout can have significant detrimental consequences for clinicians, patients, and the healthcare system. We sought to explore the prevalence of, contributors to, and consequences of burnout among GCs. We performed a secondary data analysis of baseline data from Me-GC, a randomized controlled trial of meditation for GCs. We applied a systems model of burnout proposed by the National Academy of Medicine (NAM), which depicts burnout arising from a combination of contributors that include both work system and individual mediating factors, and then leading to consequences. Validated self-report scales were used to measure burnout and most contributors and consequences. Female and white GCs were over-represented in our sample. Over half (57.2%) of the 397 participants had Professional Fulfillment Index scores indicative of burnout. Multiple potential contributors were associated with burnout, consistent with its known multifactorial nature. Among work system factors, higher levels of burnout were associated with insufficient administrative support, lack of autonomy, and not feeling valued by non-GC colleagues. Individual mediating factors associated with greater burnout included higher levels of anxiety, depression, and stress. Participants with lower levels of burnout reported greater mindfulness, resilience, and use of professional self-care behaviors. Among variables categorized as consequences, higher levels of burnout were associated with lower levels of empathy, counseling alliance, and positive unconditional regard, as well as higher reactive distress, and a greater desire to reduce the amount of time spent on clinical care. Given the prevalence and potential consequences of burnout observed here, it is imperative that the field take steps to mitigate burnout risk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,375 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Genetic CounselingMême sujetHealthcare professionals’ stress and burnoutTravaux en français237 207