Physician Leadership and Its Effect on Physician Burnout and Satisfaction During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Physician burnout is a global issue associated with low job satisfaction, decreased quality of patient care, reduced productivity, and early retirement from clinical practice. We sought to evaluate the impact of the leadership qualities of direct physician supervisors on the burnout and professional satisfaction of the physicians they supervise. Methods: An online survey was distributed by Email to all staff physicians practicing at a large Canadian academic tertiary care hospital. The primary outcome was the prevalence of burnout and professional satisfaction, assessed using the 2-item Maslach Burnout Inventory and a single item 5-point Likert scale rating, respectively. The secondary outcome was the relationship between composite leadership score and burnout/satisfaction, with leadership assessed by the 12-item Mayo Clinic Participatory Management Leadership Index. Results: Out of the 1176 physicians surveyed, 383 (32.6%) responded (51.2% male; 41.5% female). Overall, 41.7% of physicians reported at least one symptom of burnout (40.0% reported high emotional exhaustion; 15.3% reported high depersonalization). 40.1% of physicians reported being satisfied with the organization, 26.3% were neutral, and 33.6% were dissatisfied. On multivariate analysis adjusting for age, sex, duration of employment at the institution, and specialty, each one-point increase in composite leadership score was associated with a 3.1% decrease in the likelihood of burnout ( p = 0.0017), and a 6.6% increase in the likelihood of satisfaction ( p < 0.0001). Conclusion: Physician burnout is prevalent and positive leadership qualities of direct supervisors decreases the likelihood of burnout in physicians and increases the likelihood of their satisfaction with the organization. Trial Registration: ClinicalTrials.gov; Identifier: NCT04896307. Keywords: physician wellness, burnout, satisfaction, leadership
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».