An Overview of Reviews to Inform Organization-Level Interventions to Address Burnout in Rheumatologists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify organization-directed strategies that could be implemented to prevent burnout among rheumatologists. METHODS: A search of English language articles published 2011 or later was conducted on Cochrane Database of Systematic Reviews, Embase, Medline, and PsycInfo on January 25, 2022. Included reviews had ≥ 1 primary studies with ≥ 10% of participants who were physicians, recorded burnout as an outcome, and described an organization-directed intervention to prevent burnout. Overlap of primary studies across reviews was assessed. The final review inclusion was determined by study quality, minimization of overlap, and maximization of intervention breadth. The A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews (AMSTAR) 2 tool was used for quality assessment. Included studies and interventions were assessed by rheumatologists for their applicability to rheumatology. RESULTS: A total of 17 reviews, including 15 systematic reviews, 1 realist review, and 1 umbrella review were included. AMSTAR 2 quality ratings classified 5 systematic reviews as low quality, 1 as moderate, and 9 as critically low. There was significant heterogeneity between and within reviews. Six conducted a metaanalysis and 11 provided a qualitative summary of findings. The following intervention types were identified as having possible applicability to rheumatology: physician workflow and organizational strategies; peer support and formal communication training; leadership support; and addressing stress, mental health, and mindfulness. Across interventions, mindfulness had the highest quality of evidence to support its effectiveness. CONCLUSION: Although the quality of evidence for interventions to prevent burnout in physicians is low, promising strategies such as mindfulness have been identified.
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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 | 0,028 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».