An Evaluation of Burnout Among US Rheumatology Fellows: A National Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate levels of burnout and correlates of burnout among US rheumatology fellows. METHODS: US rheumatology fellows were invited to complete an electronic survey in 2019. Burnout was assessed using the Maslach Burnout Inventory. Measures of depression, fatigue, quality of life, and training year were also collected. Open-ended questions about perceived factors to promote resiliency and factors leading to increased burnout were included. Bivariate and multivariate regression analyses were used to examine correlates of burnout. Open-ended responses were analyzed using thematic analysis. RESULTS: The response rate was 18% (105/582 pediatric and adult rheumatology fellows). Over one-third (38.5%) of postgraduate year (PGY) 4 and 16.7% of PGY5/6 fellows reported at least 1 symptom of burnout. Of PGY4 fellows, 12.8% met criteria for depression compared with 2.4% of PGY5/6 fellows. PGY4 fellows reported worse fatigue and poorer quality of life compared with PGY5/6. In multivariable models controlling for training year and gender, older age (> 31 years) was associated with lower odds of burnout. Thematic analysis of open-ended responses identified factors that help reduce burnout: exercise, family/friends, sleep, support at work, and hobbies. Factors contributing to burnout: pager, documentation, long hours, demands of patient care, and presentations and expectations. CONCLUSION: This national survey of US rheumatology fellows reveals that early trainee level and younger age are associated with worse levels of fatigue, quality of life, and burnout. Although awareness of and strategies to reduce burnout are needed for all fellows, targeted interventions for younger fellows and those in their first year of training may be of highest yield.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».