O aumento dos casos da Síndrome de Burnout nos profissionais da saúde durante a pandemia da Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
Com o início do período pandêmico pela COVID-19 no início de 2020, os profissionais das mais variadas áreas tiveram que se adaptar ao novo momento, adotando como medida preventiva o "home office". Entretanto, os trabalhadores do setor da saúde não são detentores desse privilégio, uma vez que são a classe laboral mais requisitada em uma época de crise sanitária. Além disso, o maior problema é que seu trabalho envolve o contato físico frequente com os pacientes, o que expõe essas pessoas à contaminação. Não apenas isso, mas há estudos que descrevem a possibilidade do aumento dos índices da síndrome de burnout – distúrbio de esgotamento profissional – entre profissionais da área de saúde, uma vez que, devido à alta procura por seus serviços, suas cargas horárias estão mais elevadas. Ainda, é importante destacar o surgimento de burnout associado a sinais psíquicos, a saber do estresse causado pelo elevado número de mortes e da preocupação de contaminação de familiares por parte desses empregados. A partir disso, o estudo é uma revisão literária feita a partir da base de dados PubMed e Scielo com o objetivo de analisar o aumento dos casos da síndrome de burnout nos profissionais da saúde durante a pandemia da COVID-19.
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».