Prevalence and Workplace Drivers of Burnout in Cancer Care Physicians in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Provider well-being has become the fourth pillar of the quadruple aim for providing quality care. Exacerbated by the global COVID-19 pandemic, provider well-being has become a critical issue for health care systems worldwide. We describe the prevalence and key system-level drivers of burnout in oncologists in Ontario, Canada. METHODS: This is a cross-sectional survey study conducted in November-December 2019 of practicing cancer care physicians (surgical, medical, radiation, gynecologic oncology, and hematology) in Ontario, Canada. Ontario is Canada's largest province (with a population of 14.5 million), and has a single-payer publicly funded cancer system. The primary outcome was burnout experience assessed through the Maslach Burnout Inventory. RESULTS: A total of 418 physicians completed the questionnaire (response rate was 44% among confirmed oncologists). Seventy-three percent (n = 264 of 362) of oncologists had symptoms of burnout (high emotional exhaustion and/or depersonalization scores). Significant drivers of burnout identified in multivariable regression modeling included working in a hectic or chaotic atmosphere (odds ratio [OR] = 15.5; 95% CI, 3.4 to 71.5; P < .001), feeling unappreciated on the job (OR = 7.9; 95% CI, 2.9 to 21.3; P < .001), reporting poor or marginal control over workload (OR = 7.9; 95% CI, 2.9 to 21.3; P < .001), and not being comfortable talking to peers about workplace stress (OR = 3.0; 95% CI, 1.1 to 7.9; P < .001). Older age (≥ 56 years) was associated with lower odds of burnout (OR = 0.16; 95% CI, 0.1 to 0.4; P < .001). CONCLUSION: Nearly three quarters of participants met predefined standardized criteria for burnout. This number is striking, given the known impact of burnout on provider mental health, patient safety, and quality of care, and suggests Oncologists in Ontario may be a vulnerable group that warrants attention. Health care changes being driven by the COVID-19 pandemic provide an opportunity to rebuild new systems that address drivers of burnout. Creating richer peer-to-peer and leadership engagement opportunities among early- to mid-career individuals may be a worthwhile organizational strategy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».