Assessment of Burnout, Professional Fulfillment, and Strategies for Improvement in Veterinary Faculty at a Large Academic Department
Notice bibliographique
Résumé
Retention and recruitment of clinical faculty is crucial for the success of quality veterinary education. Clinical faculty in busy teaching hospital environments have the potential to experience significant burnout, though few studies have focused on identifying stressors in this group. The objective of this study was to measure burnout and professional fulfillment in clinical faculty using a recently validated instrument, the Stanford Professional Fulfillment Index (PFI). The survey was distributed to faculty in July 2020, a time that coincided with the COVID-19 pandemic. The survey was completed by 80% (52/65) of survey recipients. Scores for Overall Burnout were significantly higher (p = .027) and Professional Fulfillment scores significantly lower (p < .001) for veterinary faculty when compared with a reference group of academic physicians; 61.7% (29/47) of the faculty met the criteria for burnout, and 20.4% (10/49) met the criteria for professional fulfillment. Overall Burnout and Professional Fulfillment scores were not affected by faculty rank or gender, although interpersonal disengagement was greater in faculty who had worked > 6 years at the institution (p = .032). Responses indicated that faculty valued their work and their patients but faced an excessive workload and lacked autonomy to make changes. Faculty proposed improving efficiency, increasing staffing, and distributing work to technical staff. The PFI is a brief, no-cost instrument validated for measuring burnout and fulfillment in health care workers that can be used to assess well-being among veterinary faculty. Involving faculty in suggesting interventions may yield a variety of creative and actionable options.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».