Assessment and Prevention of Burnout in Canadian Pharmacy Residency Programs
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a paucity of literature describing the incidence of burnout among Canadian pharmacy residents, despite evidence that pharmacy professionals are at high risk of burnout. Objectives: To characterize Canadian pharmacy residents experiencing high levels of burnout, as defined by the Maslach Burnout Inventory (MBI), to describe existing interventions that Canadian pharmacy residents perceive to be effective in managing burnout, and to describe opportunities for Canadian pharmacy residency programs in managing resident burnout. Methods: An online survey, consisting of 22 validated questions from the MBI and 19 nonvalidated questions developed by the investigators, was distributed by email to 558 Canadian pharmacy residents from the 2020/21, 2019/20, and 2018/19 residency years. Results: A total of 115 partial or complete survey responses were included in the analysis, and 107 respondents completed the MBI section of the survey. Of these, 62% (66/107) were at high risk of burnout according to at least 1 MBI subscale, with a slight majority of the entire sample being at high risk of burnout on the emotional exhaustion subscale (55/107 [51%]). The most common interventions offered to pharmacy residents to reduce or prevent burnout were mentorship programs, schedule changes, and promotion of self-organization. Current interventions reported to be the most useful were self-care workshops, discussion groups, and workload adjustment. Potential future interventions perceived to be most useful for reducing and preventing burnout were schedule changes and workload adjustment. Conclusions: More than half of Canadian pharmacy residents who responded to the survey were at high risk of burnout. Canadian pharmacy residency programs should consider implementing additional interventions to help reduce and prevent resident burnout. RÉSUMÉ Contexte : Il y a peu de documentation qui décrit l’incidence de l’épuisement professionnel chez les résidents en pharmacie canadiens, malgré les preuves de risques élevés auxquels les professionnels en pharmacie sont exposés. Objectifs : Décrire les résidents canadiens en pharmacie qui connaissent des niveaux élevés d’épuisement professionnel, tels que définis par l’inventaire d’épuisement mis au point par Maslach et Jackson [en anglais Maslach Burnout Inventory (MBI)]; décrire les interventions existantes que ces personnes perçoivent comme efficaces pour le gérer; et décrire les possibilités de gestion de l’épuisement professionnel dans les programmes canadiens de résidence en pharmacie. Méthodes : Une enquête en ligne comprenant 22 questions validées du MBI et 19 questions non validées, préparées par les enquêteurs, a été envoyée par courriel à 558 résidents canadiens en pharmacie des années de résidence 2020-2021, 2019-2020 et 2018-2019. Résultats : Au total, 115 réponses partielles ou complètes ont été incluses dans l’analyse, et 107 répondants ont rempli la section MBI de l’enquête. Parmi ces derniers, 62 % (66/107) présentaient un risque élevé d’épuisement professionnel selon au moins 1 sous-échelle du MBI, une légère majorité de l’ensemble de l’échantillon présentant un risque élevé d’épuisement professionnel sur la sous-échelle d’épuisement émotionnel (55/107 [51 %]). Les interventions les plus courantes offertes aux résidents en pharmacie pour réduire ou prévenir l’épuisement professionnel étaient les programmes de mentorat, les changements d’horaire et la promotion de l’auto-organisation. Les interventions actuelles signalées comme étant les plus utiles étaient les ateliers d’autosoins, les groupes de discussion et l’adaptation de la charge de travail. Les interventions futures potentielles perçues comme les plus utiles pour réduire et prévenir l’épuisement professionnel étaient les changements d’horaire et l’adaptation de la charge de travail. Conclusions : Plus de la moitié des résidents canadiens en pharmacie qui ont répondu à l’enquête présentaient un risque élevé d’épuisement professionnel. Les programmes canadiens de résidence en pharmacie devraient envisager de mettre en oeuvre des interventions supplémentaires pour aider à le réduire et à le prévenir.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».