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Enregistrement W4395004404 · doi:10.1016/j.gaceta.2024.102384

Prevalencia del síndrome de burnout en médicos que trabajan en España: revisión sistemática y metaanálisis

2024· review· es· W4395004404 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGaceta Sanitaria · 2024
Typereview
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analizar la prevalencia del síndrome de desgaste profesional o burnout en médicos que trabajan en España mediante una revisión sistemática con metaanálisis. Se realizaron búsquedas en PubMed/MEDLINE, Embase y PsycINFO (hasta junio de 2023). Se incluyeron estudios observacionales realizados en España que presentaran la prevalencia de burnout en médicos. De cada estudio se extrajeron las características metodológicas y los resultados, y se evaluó su calidad. Se realizó una síntesis narrativa con metaanálisis de efectos aleatorios para el cálculo de proporciones. Se incluyeron 67 estudios con 16.076 participantes. Para la variable principal, el metaanálisis reveló una prevalencia global de burnout en médicos del 24% (IC95%: 19%-29%; 46 estudios; 8821 participantes; I2 = 97%). A partir de análisis de subgrupos se observaron diferencias según el criterio diagnóstico utilizado: prevalencia del 18% (IC95%: 13%-23%) utilizando tres dimensiones de burnout, 29% (IC95%: 24%-34%) para dos dimensiones y 51% (IC95%: 42%-60%) para una dimensión. La heterogeneidad entre estudios no pudo ser explicada por completo a través de análisis adicionales, y no se encontraron diferencias estadísticamente significativas con otras variables (p. ej., calidad de los estudios, ámbito de trabajo, categoría profesional o por especialidad médica). Se aprecia una alta prevalencia del síndrome de burnout en médicos que trabajan en España. Estos resultados pueden contribuir a conocer mejor la carga asociada al burnout en médicos y al diseño de futuros estudios. Parecen ser necesarias estrategias para prevenir y mitigar esta situación. Open Science Framework: https://osf.io/b2h4m/ To analyze the prevalence of burnout syndrome in physicians working in Spain through a systematic review with meta-analysis We searched PubMed/MEDLINE, Embase, and PsycINFO (up to June 2023). Observational studies conducted in Spain reporting the prevalence of burnout in physicians were included. From each study, methodological characteristics and results were extracted, and their quality was evaluated. We performed a narrative synthesis with random effects meta-analysis to calculate proportions. Sixty-seven studies with 16,076 participants were included. For the primary outcome, the meta-analysis revealed a global prevalence of burnout in physicians of 24% (95%CI: 19%-29%; 46 studies; 8821 participants; I2 = 97%). From subgroup analysis, differences were observed depending on the diagnostic criteria used: 18% (95%CI: 13%-23%) for three dimensions of burnout, 29% (95%CI: 24%-34%) for two dimensions and 51% (95%CI: 42%-60%) for one dimension. The heterogeneity between studies could not be fully explained through additional analyses where non-statistically significant differences were found with other variables (e.g., study quality, setting, professional category or medical specialty). A high prevalence of burnout syndrome was found in physicians working in Spain. These results can contribute to estimating the burden associated with burnout in physicians at a national level and to the design of future studies. Strategies appear to be necessary to prevent and mitigate this situation. Open Science Framework: https://osf.io/b2h4m/

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,014

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,369 · 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