Prevalence and predictors of burnout in critical care health workers in palestine
Notice bibliographique
Résumé
Establish the prevalence and risk factors of burnout in critical care health workers in Palestine. Two surveys and a thematic analysis. The final Survey combined results of thematic analysis with Maslach Burnout Inventory. Health workers from critical care units in Palestine. Two cross-sectional surveys. Survey 1 established perceived risk factors of burnout. A thematic analysis was completed on Survey 1, to identify unique risk factors to be added to the Maslach burnout survey. The combination of the standard Maslach burnout survey, and unique risk factors identified in survey 1, made up survey 2. There were 141 survey respondents. Burnout levels were high in each of the three domains of the Maslach Burnout survey (occupational exhaustion 59.0%, depersonalization and loss of empathy 55.0, low level of personal accomplishment 58.0%). Higher scores on occupational exhaustion domain were found in respondents with higher education level (H statistic 12.582, p = 0.014), in physicians rather than nurses or other job category (H statistic 7.689, p = 0.021), in those respondents who felt they were not respected at work (H statistic 21.894, p = 0.001), those who felt burned out due to the economic situation in Palestine (H-statistic 12.977, p = 0.043), those who felt salary was too low (H-statistic 19.020, p = 0.004), those who felt stressed because of the high patient acuity in the intensive care unit (H-statistic 21.564, p = 0.002) and those who felt unsupported by colleagues at their work (H-statistic 28.259, p = 0.0001). Higher scores of burnout on the depersonalization and loss of empathy domain were found with higher education (H statistic 12.270, p = 0.015), in physicians rather than nurses or other job category (H statistic 8.406, p = 0.015), respondents who did not feel respected at work (H-statistic 22.625, p = 0.001), and those who felt unsupported by work colleagues (H-statistic 23.389, p = 0.0001). Higher scores on burnout on the personal accomplishment domain were found with never-married marital status (H statistic 7.107, p = 0.008), and with respondents who felt unsupported by work colleagues (H-statistic 12.959, p = 0.044). Health workers in critical care units in Palestine have high rates of burnout. Several factors unique to Palestine predict burnout. Further research is required to establish efficacy of interventions to improve burnout in critical care health workers in Palestine.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».