A Cross-Sectional Study Investigating Burnout in Individuals With a Physiotherapy Licence in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is little published research from Canada that has examined burnout in individuals with a physiotherapy licence. Our purpose was to identify the extent of burnout, factors predicting burnout, perceived effects of burnout, and strategies to mitigate burnout in physiotherapists in Manitoba, Canada. Method: We conducted a cross-sectional online survey of individuals with a physiotherapy licence in Manitoba. We completed descriptive analysis, regression statistics (odds ratio, 95% CI), and an inductive analysis of open-ended responses. Statistical significance was set at p ≤ 0.05. Results: The response rate was 21.9% ( N = 238). Many respondents (114, 47.9%) were burnt out/at risk for burnout. Respondents working in private practice were less likely than those in public practice to experience burnout/at risk for burnout (OR 0.35 [0.18, 0.68]). Respondents strongly agreed that burnout affected physiotherapists, patients, and the place of employment. Strategies specific to the workplace and individuals were identified to mitigate burnout. Conclusion: Many survey respondents with a physiotherapy licence in Manitoba, Canada, were burnt out or at risk for burnout, which may have several implications, such as strain on personal and work relationships and lower quality of care.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».