Use of the Maslach Burnout Inventory Among Public Health Care Professionals: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burnout syndrome is a chronic response to stressors in the workplace. It is characterized by emotional exhaustion and physical and mental burnout and may lead to high employee turnover, work absenteeism, and increased occupational accidents. Most studies use the Maslach Burnout Inventory (MBI) to identify burnout and implement preventive actions and treatments. OBJECTIVE: This study presents a scoping review protocol to identify and map studies that used MBI to assess burnout syndrome in health care professionals working in public health services. METHODS: This scoping review protocol follows the Joanna Briggs Institute reviewers' manual, and this protocol consists of 6 stages: identifying the research question, identifying relevant studies, study selection, data extraction and coding, analysis and interpretation of results, and consultation with stakeholders. We will conduct searches in Embase, LILACS, PubMed/MEDLINE, PsycINFO, Scopus, Web of Science databases, and gray literature. The main research question is as follows: how is MBI used to identify burnout syndrome in health care professionals working in public health services? Inclusion criteria will comprise qualitative and quantitative studies using MBI to identify burnout syndrome in health care professionals working in public health services and no restrictions in language and publication dates. Data will be extracted using a spreadsheet adapted from the Joanna Briggs Institute model. Quantitative and qualitative data will be analyzed using descriptive statistics and thematic analysis, respectively. The consultation with stakeholders will be essential for increasing the knowledge about MBI, identifying new evidence, and developing future strategies to guide public policies preventing burnout syndrome in health care professionals working in public services. RESULTS: This protocol will guide a scoping review to identify and map studies that used MBI to identify burnout syndrome in health care professionals working in public health services. The results of this review may be useful to public health care professionals, managers, policymakers, and the general population because these findings will help understand the validated, translated, and adapted versions of MBI and domains, number of items, Likert scales, and cutoff points or the latent profile analysis most used in the literature. Furthermore, possible research gaps may be identified to guide future studies. All information regarding the stages of the scoping review favor its transparency and allow it to be methodologically replicated according to the principles of open science, thereby reducing the risk of bias and data duplication. CONCLUSIONS: This study may reveal the multiplicity of scales described in the literature and the different forms of assessing burnout syndrome in health care professionals. This study may help to standardize the assessment of burnout syndrome in health care professionals working in public health services and contribute to the discussion and knowledge dissemination about burnout syndrome and mental health in this population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42338.
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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 | 0,117 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,015 |
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 ».