A survey-based study about burnout among postgraduate medical trainees: implications for leaders in healthcare management
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».