Burnout in residents during the first wave of the COVID-19 pandemic: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».