Constructing “Burnout”: A Critical Discourse Analysis of Burnout in Postgraduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In 1974, Dr. Herbert Freudenberger coined the term burnout. With the creation of the Maslach Burnout Inventory in 1984, burnout went from a pop psychology term to a highly studied phenomenon in medicine. Exponential growth in studies of burnout culminated in its adoption into the International Classification of Diseases-11 in 2022. Yet, despite increased awareness and efforts aimed at addressing burnout in medicine, many surveys report burnout rates have increased among trainees. The authors aimed to identify different discourses that legitimate or function to mobilize burnout in postgraduate medical education (PGME), to answer the question: Why does burnout persist in PGME despite efforts to ameliorate it? METHOD: Using a Foucauldian discourse analysis, this study examined the socializing period of PGME as an entry point into burnout's persistence. The archive from which the discourses were constructed included over 500 academic articles, numerous policy documents, autobiographies, videos, documentaries, social media, materials from conferences, and threads in forums including Reddit. RESULTS: This study identified 3 discourses of burnout from 1974-2019: burnout as illness, burnout as occupational stress, and burnout as existentialism. Each discourse was associated with statements of truth, signs and signifiers, roles that individuals play within the discourse, and different institutions that gained visibility as a result of differing discourses. CONCLUSIONS: Burnout persists despite effort to ameliorate it because it is a productive construct for organizations. In its current form, it depoliticizes issues of health in favor of wellness and gives voice to the challenge of making meaning from the experience of being a clinician.
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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 | 0,022 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».