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Enregistrement W3198675878 · doi:10.1200/op.21.00170

Prevalence and Workplace Drivers of Burnout in Cancer Care Physicians in Ontario, Canada

2021· article· en· W3198675878 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern UniversitySt. Michael's HospitalCancer Care OntarioQueen's UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMental healthPandemicQuality (philosophy)Health careOccupational safety and healthCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,393 · 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