The burnout-depression conundrum: investigating construct-relevant multidimensionality across four countries and four patient samples
Notice bibliographique
Résumé
This research seeks to contribute to the ongoing discussion about the distinctive nature of burnout and depression. In a first study, we relied on employee samples from four European countries (N = 5199; 51.27% women; Mage = 43.14). In a second study, we relied on a large sample of patients (N = 5791; 53.70% women; Mage = 39.54) who received a diagnosis of burnout, depressive episode, job strain, or adaptation disorder. Across all samples and subsamples, we relied on the bifactor exploratory structural equation modelling to achieve an optimal disaggregation of the variance shared across our measures of burnout and depression from the variance uniquely associated with each specific subscale included in these measures. Our results supported the value of this representation of participants’ responses, as well as their invariance across samples. More precisely, our results revealed a strong underlying global factor representing participants’ levels of psychological distress, as well as the presence of equally strong specific factors supporting the distinctive nature of burnout and depression. This means that, although both conditions share common ground (i.e. psychological distress), they are not redundant. Interestingly, our results also unexpectedly suggested that suicidal ideation might represent a distinctive core component of depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».