Initial self-reported data on sleep and burnout in pulmonary, critical care and sleep medicine: an initiative from the Assembly on Sleep and Respiratory Neurobiology of the American Thoracic Society
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Health worker burnout has reached crisis proportions, threatening workforce sustainability. Limited data exist on the burden of burnout in pulmonary, critical care and sleep medicine (PCCSM), a high-demand and strained specialty. OBJECTIVE: At the Assembly of Sleep and Respiratory Neurobiology of the American Thoracic Society, we aimed to gather exploratory data on burnout in this group. METHODS: During a dedicated series of five virtual town halls (THs), we polled the audience regarding self-reported burnout. Topics included the scope of the problem, role of sleep, impact on clinical and academic operations, contributors in vulnerable groups, and mitigation strategies. RESULTS: A high proportion experienced burnout (45%) and 58% considered premature retirement. Insufficient sleep (53%) was common, most often due to excessive workload (57%) curtailing sleep through early morning meetings and electronic medical record (EMR) documentation. 36% also reported having a sleep disorder. Sleepiness (69%) and fatigue (58%) impaired work performance and patient care, and 54% reported a fatigue-related, personal-safety incident. Contributors to burnout in vulnerable communities included bias/discrimination (81%), harassment (44%) and assault (12%). Respondents predominantly endorsed organizational mitigating strategies: promoting a culture of "recovery time" (96%) and healthy sleep (86%), and periodic evaluation and accountability of leadership (86%). CONCLUSIONS: In this convenience sample of participants in a TH series regarding burnout in PCCSM, self-reported burnout was common. Sleep disturbance is a prevalent, under-recognized, but potentially modifiable contributor. The high reported rates of discrimination and harassment suggest that vulnerable groups may be at particular risk. To reduce burnout, system-level interventions aimed at transforming organizational culture and promoting leadership accountability were strongly endorsed.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».