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Enregistrement W4385408981 · doi:10.33137/utmj.v100i2.39202

Survey of the degree of burnout in state hospitals among Durban and Pietermaritzburg anaesthetists in KwaZulu Natal, South Africa.

2023· article· en· W4385408981 sur OpenAlexvenueno aff
Leana Allie, Komalan Govender

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Medical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutEmotional exhaustionMedicineDepersonalizationBurnout syndromeFamily medicineNursingClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The most widely accepted model that defines the syndrome of burnout is Maslach Multidimensional Theory of Burnout. According to the theory burnout has three dimensions: emotional exhaustion (EE), depersonalisation (DP), and reduced personal accomplishment (PA). The primary aim of this study is to describe the degree of burnout experienced by anaesthetists working in the eThekwini Hospital Complex and Pietermaritzburg Metropolitan state hospitals in KwaZulu Natal in South Africa. Methods: The Maslach Burnout Inventory a well‐tested instrument with high reliability and validity was used as a measure of burnout with three subscales of emotional exhaustion, depersonalisation, and personal accomplishment. Results: Of the 160 anaesthetic care givers available, 139 completed the questionnaires giving a response rate of 86.8%. Burnout occurred in all participants that is medical officers (general medical doctors with a diploma in anaesthetics), registrars (general medical doctors with a diploma in anaesthetics or residents training and specializing in anaesthesiology) and consultants (specialists anaesthesiologists with a diploma and a fellowship in anaesthesiology). The prevalence of burnout was 17.9%. Of the total number of participants, greater proportion of anaesthetic care givers were female aged 31 to 40 years and that a substantial percentage had 4 to 8 years’ experience in anaesthesiology. The dimensional scores when considered individually showed that 42% of anaesthetists experienced high levels of emotional exhaustion, 38% reported high levels of depersonalisation and the lack of personal achievements was observed in more than 50% of the practising anaesthetists. Conclusion:. High levels of burnout were noted among anaesthetists in Kwazulu Natal. An association was noted between quality of sleep and emotional exhaustion and depersonalization. This information could be of value to the department of anaesthesiology as they are in position to implement interventions that promote participants well-being. Anaesthesiology practices should evaluate the balance between the demands they place on anaesthetic care providers and the resources provided to sustain an engaged, productive, and satisfied anaesthetic workforce. If the multiple stressors that lead to burnout are not addressed the department of anaesthesiology will be plagued by burnout.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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