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Enregistrement W40053269 · doi:10.2478/s13382-013-0093-3

The medical perspective on burnout

2013· review· en· W40053269 sur OpenAlexaff
Tamar Kakiashvili, Jerzy Leszek, Krzysztof Rutkowski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Occupational Medicine and Environmental Health · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensSudbury Regional HospitalUniversity of Sudbury
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutPerspective (graphical)PsychologyMedicineComputer scienceClinical psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to review recent medical findings related to burnout, its diagnosis, treatment, characteristic pathophysiological features, and preventive measures. MATERIALS AND METHODS: A systematic review of the scientific literature in PubMed/Medline was performed. The most recent and important findings were reported. RESULTS: Burnout was found to be a risk factor for myocardial infarction and coronary heart disease. It was also related to reduced fibrinolytic capacity, decreased capacity to cope with stress and hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis hypoactivity. Severe burnout symptoms are associated with a lower level or smaller increase of the cortisol awakening response (CAR), higher dehydroepiandrosterone-sulphate (DHEAS) levels, lower cortisol/DHEAS ratios and stronger suppression as measured by the dexamethasone suppression test (DST). More and more literature works suggest that the evaluation of the HPA axis should be brought to the attention of primary care physicians. There is no universal agreement on specific treatment and diagnostic measures to evaluate the wide range of HPA axis disorders. The cost-effective evaluation of adrenal hormones via saliva samples by a primary care physician may significantly alter the course of therapy in numerous chronic disease patients. Psychiatric disorders may have similar symptoms, but they have distinctive hormonal profiles. Having burnout recognized as a medical condition would help in differentiating burnout from similar clinical syndromes, such as depression or anxiety, and provide appropriate treatment to burnout patients. Proper treatment is essential for a fast and full recovery. CONCLUSION: Chronic stress-related disorders often fall outside the category of a "true" disease and are often treated as depression or not treated at all. The evaluation of adrenal hormones via saliva samples helps to predict burnout. Burnout screening techniques, dietary and nutritional guidelines and lifestyle changes for supporting the HPA function need to be developed. The presented material includes hormonal, dietary, and pharmaceutical perspectives.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,401 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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