Educational roles impact burnout in paediatric undergraduate medical educators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician burnout impacts all levels of medical education and has a relatively unknown impact on those responsible for medical student education, particularly in paediatrics. This study examines the prevalence of burnout among paediatric undergraduate medical educators and explores the impact of roles in medical education on medical educator burnout. METHODS: This cross-sectional mixed-methods study utilised a binational survey of paediatricians involved in undergraduate medical education. Respondents answered demographics, standardised questions about burnout and attitudes towards students, and an open-ended probe about interactions between medical student education and wellness. FINDINGS: Of 445 possible, 120 (26.9%) responded to demographic and burnout questions. Of these, 23.3% endorsed burnout, 21.7% high emotional exhaustion (EE) and 10.8% high depersonalisation (DP). High levels of student-related burnout symptoms were reported by fewer than 5% of respondents and were correlated with overall EE and DP. Content analysis revealed four emergent themes: positive effect of student-related role, need to balance medical education and clinical roles, impact of protected time and medical education-related autonomy on educator well-being, and the burden of the administrative portion of educational roles. DISCUSSION: Participating paediatric educators had low rates of burnout compared with paediatricians as a whole in prior studies. The vast majority found working with students rewarding and described the overall positive impact of their medical education role on wellness. CONCLUSION: Physician involvement in rewarding non-clinical activities may improve their overall well-being. Providing dedicated time for these activities may ameliorate the difficulty that many medical educators described in balancing their clinical and educational roles. Future studies should continue to explore how we can better support medical educators and the impact of this support on burnout.
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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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,001 |
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 ».