Over a third of palliative medicine physicians meet burnout criteria: Results from a survey study during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background:Palliative medicine physicians may be at higher risk of burnout due to increased stressors and compromised resilience during the COVID-19 pandemic. Burnout prevalence and factors influencing this among UK and Irish palliative medicine physicians is unknown.Aim:To determine the prevalence of burnout and the degree of resilience among UK and Irish palliative medicine physicians during the COVID-19 pandemic, and associated factors.Design:Online survey using validated assessment scales assessed burnout and resilience: The Maslach Burnout Inventory Human Services Survey for Medical Personnel [MBI-HSS (MP)] and the Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC). Additional tools assessed depressive symptoms, alcohol use, and quality of life.Setting/participants:Association of Palliative Medicine of UK and Ireland members actively practising in hospital, hospice or community settings.Results:There were 544 respondents from the 815 eligible participants (66.8%), 462 provided complete MBI-HSS (MP) data and were analysed. Of those 181/462 (39.2%) met burnout criteria, based on high emotional exhaustion or depersonalisation subscales of the MBI-HSS (MP). A reduced odds of burnout was observed among physicians who worked ⩽20 h/week (vs 31–40 h/week, adjusted odds ratio (aOR) 0.03, 95% confidence interval (CI) 0.002–0.56) and who had a greater perceived level of clinical support (aOR 0.70, 95% CI 0.62–0.80). Physicians with higher levels of depressive symptoms had higher odds of burnout (aOR 18.32, 95% CI 6.75–49.73). Resilience, mean (SD) CD-RISC score, was lower in physicians who met burnout criteria compared to those who did not (62.6 (11.1) vs 70.0 (11.3); <i>p</i> < 0.001).Conclusions:Over one-third of palliative medicine physicians meet burnout criteria. The provision of enhanced organisational and colleague support is paramount in both the current and future pandemics.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».