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Enregistrement W4391172437 · doi:10.3389/fpsyt.2023.1286101

Burnout in residents during the first wave of the COVID-19 pandemic: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391172437 sur OpenAlexaboutno aff
Ricard Navinés, Victòria Olivé, Diego Hidalgo‐Mazzei, Klaus Langohr, Eduard Vieta, Rocío Martín‐Santos

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalGeneralitat de Catalunya
Mots-clésBurnoutMedicineMeta-analysisScopusPandemicPublication biasSystematic reviewMEDLINECoronavirus disease 2019 (COVID-19)Web of scienceFamily medicineDemographyPsychiatryClinical psychologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The high prevalence of burnout in resident physicians is expected to have increased as a result of the expansion of the pandemic. We conducted a systematic review with a meta-analysis of studies conducted during the first wave of the COVID-19 pandemic on burnout in residents and potential associated risk factors. Methods: protocol based on the PRISMA guidelines. The Newcastle Ottawa Scale was used to assess the risk of bias in the included studies. We estimated the pooled prevalence (95% CI) of burnout and the prevalence ratio (95% CI) of each risk factor associated. Results: We included 23 studies from 451 potential initial articles and those written in the English language; all of the collected studies were cross-sectional with anonymous online surveys, involving 4,998 responders (34%), of which 53.2% were female responders, 51% were R1-2, and 71% were in direct contact with COVID-19 patients. Eighty-seven percent presented a low-to-moderate risk of bias. Publication bias was not shown. The estimated pooled prevalence of burnout was 40% (95% CI = 0.26 - 0.57). Burnout was associated with psychiatry history (PR = 4.60, 95% CI = 1.06 - 20.06). There were no differences by gender, civil status, children in-charge, year of residency, or time exposure to COVID-19. Discussion: The overall prevalence of burnout in residents during the first wave of the pandemic was in line with the results described in this collective before the pandemic. The presence of a psychiatry history was a potential burnout risk factor, suggesting a high vulnerability during the peak of the stress period and the need to implement mental health surveillance for this subgroup.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,031
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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