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Enregistrement W4390703284 · doi:10.1097/ta.0000000000004223

Trauma surgeons experience compassion fatigue: A major metropolitan area survey

2024· article· en· W4390703284 sur OpenAlexaboutno aff
Lea Hoefer, Leah C. Tatebe, Purvi P. Patel, Anna F. Tyson, Samuel Kingsley, Grace Chang, Matt Kaminsky, James Doherty, David Hampton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassion fatigueMedicineBurnoutClinical psychologyUnivariate analysisCoping (psychology)Quality of life (healthcare)EmpathyPsychologyDemographyInternal medicineMultivariate analysisPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Compassion fatigue (CF), the physical, emotional, and psychological impact of helping others, is composed of three domains: compassion satisfaction (CS), secondary traumatic stress (STS), and burnout (BO). Trauma surgeons (TSs) experience work-related stress resulting in high rates of CF, which can manifest as physical and psychological disorders. We hypothesized that TSs experience CF and there are potentially modifiable systemic factors to mitigate its symptoms. METHODS: All TSs in a major metropolitan area were eligible. Personal and professional demographic information was obtained. Each participant completed six validated surveys: (1) Professional Quality of Life scale, (2) Perceived Stress Scale, (3) Multidimensional Scale of Perceived Social Support, (4) Adverse Childhood Events Questionnaire, (5) Brief Coping Inventory, and (6) Toronto Empathy Questionnaire. Compassion fatigue subscale risk scores (low, <23; moderate, 23-41; high, >41) were recorded. Linear regression analysis assessed the demographic and environmental factors association with BO, STS, and CS. Variables significant on univariate analysis were included in multivariate models to determine the independent influence on BO, STS, and CS. Significance was p ≤ 0.05. RESULTS: There were 57 TSs (response rate, 75.4% [n = 43]; White, 65% [n = 28]; male, 67% [n = 29]). Trauma surgeons experienced CF (BO, 26 [interquartile range (IQR), 21-32]; STS, 23 [IQR, 19-32]; CS, 39 [IQR, 34-45]). The Perceived Stress Scale score was significantly associated with increased BO (coefficient [coef.], 0.52; 95% confidence interval [CI], 0.28-0.77) and STS (coef., 0.44; 95% CI, 0.15-0.73), and decreased CS (coef., -0.51; 95% CI, -0.80 to -0.23) ( p < 0.01). Night shifts were associated with higher BO (coef., 1.55; 95% CI, 0.07-3.03; p = 0.05); conversely, day shifts were associated with higher STS (coef., 1.94; 95% CI, 0.32-3.56; p = 0.03). Higher Toronto Empathy Questionnaire scores were associated with greater CS (coef., 0.33; 95% CI, 0.12-0.55; p < 0.01). CONCLUSION: Trauma surgeons experience moderate BO and STS associated with modifiable system- and work-related stressors. Efforts to reduce CF should focus on addressing sources of workplace stress and promoting empathic care. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and Epidemiological; Level III.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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