Prevalence of Burnout among 7th Year Lebanese University Medical Students and Its Association with Anxiety, Depression, and Other Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objectives: Burnout Syndrome and its three interrelated dimensions: emotional exhaustion, depersonalization, and personal accomplishment poses an enormous burden on a person’s familial and social life. This syndrome is problematic as it affects individuals differently and may lead to dropping off from work, work-related errors, and even suicidal ideation. Burnout in medical students is a relatively new topic and no previous studies were performed in Lebanon on this population of interest along with its association with anxiety and depression. The primary aim of this study is to determine the prevalence of burnout among Lebanese University 7th-year medical students rotating in private and public national hospitals and to elucidate any association with depression, anxiety, and several other factors. Subjects & Methods: A total of 137 Lebanese University 7th-year medical students rotating from July 2019- June 2020 in different national hospitals were surveyed using the Maslach Burnout Inventory for Health Services Workers (MBS-HSS), The Hamilton Anxiety Rating scale (HAM-A), and the Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D or HDRS). Data analysis was conducted using IBM SPSS version 21. The relationship between the variables was studied using chi-square testing, and the p-value (<0.05) was considered statistically significant. Results: A total of 112 students responded to the questionnaire (response rate of 81.75%). The prevalence of burnout was mainly high in low Personal Accomplishment (67%), followed by Emotional Exhaustion (37.5%), with the lowest prevalence rate for depersonalization (25.9%). 84.8% of the students had high burnout in at least one domain. The prevalence of anxiety and depression was found to be 7.2% and 41.9%, respectively. The Number of calls and prescription errors was found to be strongly correlated with burnout level. Furthermore, anxiety and depression were found to be associated with high burnout levels. Conclusion: This study sheds the light on the high burnout level experienced by medical students at Lebanese University and the necessity to conduct more studies to investigate the causes and to develop different coping strategies.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».