Stress, Burnout, Anxiety and Depression among Teachers: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide, stress and burnout continue to be a problem among teachers, leading to anxiety and depression. Burnout may adversely affect teachers' health and is a risk factor for poor physical and mental well-being. Determining the prevalence and correlates of stress, burnout, anxiety, and depression among teachers is essential for addressing this public health concern. OBJECTIVE: To determine the extent of the current literature on the prevalence and correlates of stress, burnout, anxiety, and depression among teachers. METHOD: This scoping review was performed using the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews). Relevant search terms were used to determine the prevalence and correlates of teachers' stress, burnout, anxiety, and depression. Articles were identified using MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online), EMBASE (Excerpta Medica Data Base), APA PsycINFO, CINAHL Plus (Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature), Scopus Elsevier and ERIC (Education Resources Information Center). The articles were extracted, reviewed, collated, and thematically analyzed, and the results were summarized and reported. RESULTS: When only clinically meaningful (moderate to severe) psychological conditions among teachers were considered, the prevalence of burnout ranged from 25.12% to 74%, stress ranged from 8.3% to 87.1%, anxiety ranged from 38% to 41.2% and depression ranged from 4% to 77%. The correlates of stress, burnout, anxiety, and depression identified in this review include socio-demographic factors such as sex, age, marital status, and school (organizational) and work-related factors including the years of teaching, class size, job satisfaction, and the subject taught. CONCLUSION: Teaching is challenging and yet one of the most rewarding professions, but several factors correlate with stress, burnout, anxiety, and depression among teachers. Highlighting these factors is the first step in recognizing the magnitude of the issues encountered by those in the teaching profession. Implementation of a school-based awareness and intervention program is crucial to resolve the early signs of teacher stress and burnout to avoid future deterioration.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».