MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384023596 · doi:10.3389/fpubh.2023.1209191

A survey-based study about burnout among postgraduate medical trainees: implications for leaders in healthcare management

2023· article· en· W4384023596 sur OpenAlexaff
Aline Yacoubian, Evangelia Demerouti, Jad A. Degheili, Albert El Hajj

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryBurnoutPsychological interventionHealth careMedical educationPsychologyMedicineNursingFamily medicineClinical psychologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The goal of the study is to assess burnout among postgraduate medical trainees, evaluate the association with sociodemographic features and offer potential wellness strategies for leaders responsible for their education, training, management, and wellbeing. Methods The Oldenburg Burnout Inventory was used. The web-based, voluntary, and anonymous survey was sent to postgraduate medical trainees from various specialties and all years of training in a tertiary medical center in Beirut, Lebanon. Additional questions were added after the survey regarding reporting channels for burnout and possible interventions for wellbeing. Results The total number of valid responses are 188. The prevalence rates of high burnout are 37.2% for disengagement and 51.1% for exhaustion. There is a significant difference between the mean of exhaustion and gender (p = 0.003). There is a significant difference between the mean of disengagement and year of training (p = 0.017). There is a significant difference between the mean of exhaustion and year of training (p = 0.029). There is a significant difference between the frequency of disengagement and year of training (p = 0.027). Conclusion The study reveals how postgraduate medical training program is impacted by the existing challenges from social, health, and financial standpoint, along with the instabilities encountered such as multiple wars and port blast in 2020 and how these variables aggravate burnout. Burnout severely impacts the education and training of PGMT and promoting wellbeing can help reverse the process. Findings contribute to establishing effective strategic interventions for leaders in healthcare management to adopt.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Public HealthMême sujetHealthcare professionals’ stress and burnoutTravaux en français237 207