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Enregistrement W4392916214 · doi:10.2196/49772

Association Between Physical Activity and the Risk of Burnout in Health Care Workers: Systematic Review

2024· review· en· W4392916214 sur OpenAlexvenueno aff
Pierpaolo Mincarone, Antonella Bodini, Maria Rosaria Tumolo, Saverio Sabina, Riccardo Colella, Linda Mannini, Eugenio Sabato, Carlo Giacomo Leo

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutSystematic reviewHealth careMedicinePopulationScopusPublic healthMEDLINEClinical psychologyPsychologyEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Burnout is a multidimensional psychological syndrome that arises from chronic workplace stress. Health care workers (HCWs), who operate in physically and emotionally exhausting work contexts, constitute a vulnerable group. This, coupled with its subsequent impact on patients and public economic resources, makes burnout a significant public health concern. Various self-care practices have been suggested to have a positive effect on burnout among HCWs. Of these, physical activity stands out for its ability to combine psychological, physiological, and biochemical mechanisms. In fact, it promotes psychological detachment from work and increases self-efficacy by inhibiting neurotransmitters and neuromodulators, increasing endorphin levels, enhancing mitochondrial function, and attenuating the hypothalamic pituitary-adrenal axis response to stress. OBJECTIVE: Our objective was to conduct a systematic review of the evidence on the association between physical activity and burnout among HCWs. METHODS: We considered HCWs, physical activity, and burnout, framing them as population, exposure, and outcome, respectively. We searched APA PsycArticles, MEDLINE, and Scopus until July 2022. We extracted relevant data on study design, methods to measure exposure and outcome, and statistical approaches. RESULTS: Our analysis encompassed 21 independent studies. Although 10% (2/21) of the studies explicitly focused on physical activity, the remaining investigations were exploratory in nature and examined various predictors, including physical activity. The most commonly used questionnaire was the Maslach Burnout Inventory. Owing to the heterogeneity in definitions and cutoffs used, the reported prevalence of burnout varied widely, ranging from 7% to 83%. Heterogeneity was also observed in the measurement tools used to assess physical activity, with objective measures rarely used. In total, 14% (3/21) of the studies used structured questionnaires to assess different types of exercise, whereas most studies (18/21, 86%) only recorded the attainment of a benchmark or reported the frequency, intensity, or duration of exercise. The reported prevalence of physically active HCWs ranged from 44% to 87%. The analyses, through a variety of inferential approaches, indicated that physical activity is often associated with a reduced risk of burnout, particularly in the domains of emotional exhaustion and depersonalization. Furthermore, we compiled and classified a list of factors associated with burnout. CONCLUSIONS: Our comprehensive overview of studies investigating the association between physical activity and burnout in HCWs revealed significant heterogeneity in definitions, measurements, and analyses adopted in the literature. To address this issue, it is crucial to adopt a clear definition of physical activity and make thoughtful choices regarding measurement tools and methodologies for data analysis. Our considerations regarding the measurement of burnout and the comprehensive list of associated factors have the potential to improve future studies aimed at informing decision-makers, thus laying the foundation for more effective management measures to address burnout.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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