Burnout among public health physicians and residents in Canada following the COVID-19 pandemic: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Previous research identified high levels of burnout in the Canadian public health workforce during the COVID-19 pandemic. This study presents the prevalence of burnout, associated participant demographic and workplace characteristics, and associated secondary outcomes among Canadian public health physicians and residents one year after the end of the COVID-19 pandemic. Data were collected using an online survey distributed through Canadian public health associations and professional networks between April and May 2024. Validated tools were used to measure burnout (Oldenburg Burnout Inventory (OLBI)), screen for anxiety (GAD-2) and depression (PHQ-2), and professional fulfillment (Stanford Professional Fulfillment Index). Additional binary (yes/no) questions were asked on workplace safety topics (e.g., threats, assaults, being bullied) and professional plans. Fisher's exact test and logistic regressions were used to model the association between burnout and sequelae of burnout, including symptoms of depression and anxiety, and professional fulfillment. Among 118 physicians who completed the OLBI, the prevalence of burnout was 63.6%. Additionally, 41.2% of physicians reported being threatened, assaulted or bullied during the pandemic. Physicians who screened positive for anxiety (19.3%) and depression (7.6%) had higher odds of burnout (OR 4.79, 95% CI 1.29-26.90, p = 0.01 and OR 2.10, 95% CI 0.38-21.65, p = 0.48, respectively). Moreover, physicians who had low levels of professional fulfillment (84.9%) also had higher odds of burnout (OR 12.5, 95% CI 3.21-72.76, p < 0.001). The prevalence of burnout among Canadian public health physicians and residents remains high post-pandemic and was associated with symptoms of depression, anxiety and low professional fulfillment. By implementing interventions to prevent and mitigate burnout, and promote recovery, the public health system will be better positioned to recruit and retain physicians to serve the population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».