Agreement between the <scp>Maslach Burnout Inventory</scp> and the <scp>Copenhagen Burnout Inventory</scp> among emergency physicians and trainees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency physicians have the highest rates of burnout among all specialties. Existing burnout tools include the Copenhagen Burnout Inventory (CBI) and single-item measures from the Maslach Burnout Inventory (MBI). While both were designed to measure burnout, how they conceptualize this phenomenon differs and their agreement is unclear. Given the close conceptual relationship between emotional regulation strategies such as distancing and distraction with the MBI subscale of depersonalization, we examined agreement between the two inventories and association with emotional regulation strategies as a lens to explore the conceptualization of burnout. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of adult and pediatric emergency physicians and trainees in Canada. Survey questions were pretested using written feedback and cognitive interviews. "Frequent use" of an emotional regulation strategy was "most" or "all" shifts (≥4 on 5-point Likert scale). Burnout was defined as mean ≥50/100 on the CBI and scoring ≥5 (out of 7) on at least one of the single-item measures from the MBI. Associations with burnout were examined using multivariable logistic regression. RESULTS: Of 147 respondents, 44.2% were positive for burnout on the CBI and 44.9% on the single-item measures from the MBI. Disagreement was 21.1% overall, ranging from 12.5% for older (≥55 years) physicians to 30.2% for younger (<35 years) physicians. Use of distraction and use of distancing were strongly associated with burnout on the single-item measures (adjusted odds ratio [aOR] 14.4, 95% confidence interval [CI] 3.4-60.8]) and CBI (aOR 10.1, 95% CI 2.5-39.8, respectively. CONCLUSIONS: Despite near-equal rates of burnout, agreement between the CBI and single-item measures from the MBI varies and was lower for younger emergency physicians/trainees. While emotional regulation strategies were felt to be important in supporting a career in emergency medicine, they were strongly associated with burnout. Future research is needed to better understand this phenomenon and which tools to use to measure 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 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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».