El sentido de coherencia como herramienta preventiva del burnout en personal sanitario. Una revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Introducción. El síndrome de burnout se ha convertido en uno de los grandes males con origen en el ámbito laboral, generado por una combinación de factores laborales entre los que destacan la carga laboral, el estrés, la falta de remuneración y de valoración. El aumento de estas variables producido por la pandemia supone un entorno favorable para la aparición de burnout en el sector sanitario. Esto hace necesaria la búsqueda de herramientas que ayuden a paliar o modular los efectos derivados de la pandemia a nivel laboral como el sentido de coherencia. Objetivos. Recopilar información relativa al sentido de coherencia relacionada con la prevención del estrés y el burnout en personal sanitario. Determinar a través de la información recopilada si el sentido de coherencia puede suponer una herramienta preventiva del estrés y el burnout. Metodología. Se ha realizado una revisión sistemática con cribado de resultados en base a las directrices de la declaración PRISMA. La pregunta de investigación se ha elaborado siguiendo la estructura PICOT. Se han interrogado las principales bases de datos como PubMed, Web of Science, Science Direct, CINAHL, Scopus, PsycINFO, Ovid, Medes y la biblioteca Cochrane mediante la combinación de descriptores y lenguaje libre. La calidad metodológica se evaluó mediante la herramienta de evaluación de métodos mixtos de la Universidad de Montreal. Resultados. El total de estudios incluidos en la revisión fue de quince. De manera general todos los estudios apoyan una correlación negativa entre sentido de coherencia y estrés, así como con el burnout. También destaca la correlación positiva entre sentido de coherencia y calidad de vida, salud mental y salud percibida. Conclusiones. El estudio del sentido de coherencia previo a situaciones de alta carga laboral puede suponer una herramienta efectiva en la prevención del burnout.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».