Impact of the COVID-19 pandemic upon self-reported physician burnout in Ontario, Canada: evidence from a repeated cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the impact of the SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic on levels of burnout among physicians in Ontario, Canada, and to understand physician perceptions of the contributors and solutions to burnout. DESIGN: Repeated cross-sectional survey. SETTING: Active and retired physicians, residents and medical students in Canada's largest province were invited to participate in an online survey via an email newsletter. PARTICIPANTS: In the first survey wave (March 2020), 1400 members responded (representing 76.3% of those who could be confirmed to have received the survey and 3.1% of total membership). In the second wave (March 2021), 2638 responded (75.9% of confirmed survey recipients and 5.8% of membership). KEY OUTCOME MEASURE: Level of burnout was assessed using a validated, single-item, self-defined burnout measure where options ranged from 1 (no symptoms of burnout) to 5 (completely burned out). RESULTS: The overall rate of high levels of burnout (self-reported levels 4-5) increased from 28.0% in 2020 (99% CI: 24.3% to 31.7%) to 34.7% in 2021 (99% CI: 31.8% to 37.7%), a 1-year increase of 6.8 percentage points (p<0.01). After a full year of practising during the COVID-19 pandemic, respondents ranked 'patient expectations/patient accountability', 'reporting and administrative obligations' and 'practice environment' as the three factors that contributed most to burnout. Respondents ranked 'streamline and reduce required documentation/administrative work', 'provide fair compensation' and 'improve work-life balance' as the three most important solutions. CONCLUSIONS: During the first 12 months of the COVID-19 pandemic in Ontario, prevalence of high levels of burnout had significantly increased. The contributors and solutions ranked highest by physicians were system-level or organisational in nature.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».