Identifying risk factors for burnout-driven turnover in Canadian healthcare workers during the Covid-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has tested health systems worldwide, exposing significant weaknesses and vulnerabilities, particularly its toll on healthcare workers (HCWs). This study aimed to identify risk factors leading Canadian HCWs to consider leaving their positions due to stress or burnout during the pandemic. METHODS: Data from the 2022 Survey on Healthcare Workers' Experiences During the Pandemic (SHCWEP) were analyzed using the Shanafelt and Noseworthy (2017) framework. We hypothesized that factors such as workload, work-life balance, resource availability, social and community support at work, and job environment-including organizational culture, values, and flexibility-could influence HCWs' intentions to leave due to stress or burnout. Multivariable logistic regression models were employed to identify significant risk factors for each HCW group. RESULTS: The SHCWEP survey had a 54.9% response rate, with 12,139 HCWs participating. Of these, 3,034 HCWs (25%) expressed an intention to leave their current job, and within this group, 1,350 cited stress or burnout as their reason, representing 11% of the total participants and 44% of those intending to leave. Factors associated with HCWs considering leaving due to stress and burnout included being younger to middle-age, increased workload, longer working hours, financial difficulties, conflicts with colleagues or management, non-adherence to PPE/IPC protocols, and lack of professional emotional support. CONCLUSION: The findings underscore systemic issues exacerbated by the pandemic, highlighting the need for targeted interventions to address workload, organizational culture, and emotional support to mitigate stress and burnout and improve healthcare worker retention.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».