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Enregistrement W7160115434 · doi:10.5281/zenodo.17550688

Ідентифікація екзогенних та ендогенних факторів ризику синдрому емоційного вигорання у медичних працівників

2025· article· uk· W7160115434 sur OpenAlexaboutno aff
R.O. Ivashchenko, M.M. Grigorov

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueuk
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Social Development in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Burnout syndromeBurnoutQuality (philosophy)Health careMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Іващенко РО, Григоров ММ. Ідентифікація екзогенних та ендогенних факторів ризику синдрому емоційного вигорання у медичних працівників. Експериментальнаі клінічна медицина. 2025;94(2):128-39. https://doi.org/10.35339/ekm.2025.94.2.ivh Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.17550687 Резюме Синдром Емоційного Вигорання (СЕВ) є серйозною проблемою, що впливає на психічне здоров’я та професійну ефективність медичних працівників, особливо в умовах вій­ни, соціальної нестабільності й реформ охорони здоров’я. Найвразливішими є медич­ні сестри. Метою дослідження стало виявлення та ранжування ключових ендогенних (психофізіологічних) і екзогенних (організаційно-соціальних) факторів ризику СЕВ. Опитано 206 фахівців різних спеціальностей за допомогою анкети, що охоплювала психоемоційний стан, фізичне самопочуття, соціальну підтримку, професійне навантаження та стосунки в колективі. Для аналізу даних використовували описову статистику, кореляційний і однофакторний дисперсійний аналіз (ANOVA, ANalysis Of Variance). Встановлено, що основними предикторами СЕВ є поєднання виснаження, хронічної втоми, надмірного навантаження, конфліктів із керівництвом, слабкої соціальної підтримки та низької стресостійкості. Результати можуть бути використані для розробки профілактичних програм. Ключові слова: психоемоційне навантаження, стресостійкість, анкетування. Cite in English in Vancouver style: Ivashchenko RO, Hryhorov MM. Identification of exogenous and endogenous risk factors for the burnout syndrome in medical workers.Experimental and Clinical Medicine. 2025;94(2):128-39. https://doi.org/10.35339/ekm.2025.94.2.ivh [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.17550687 Abstract Burnout syndrome is one of the most pressing psycho-emotional problems among healthcare professionals, affecting the quality of medical care, professional performance, and mental well-being. This issue has gained particular urgency under conditions of prolonged stress, caused by full-scale war, social instability, and healthcare system reform in Ukraine. The present study offers a comprehensive analysis of the combined influence of exogenous (organizational, social, administrative, geopolitical) and endogenous (individual psychological and physiological) risk factors on the development of emotional burnout among medical workers. The aim of the study was to identify and rank the most significant risk factors contributing to burnout and to substantiate the degree of their influence. The research was based on the results of a survey conducted among 206 healthcare professionals of various specialties. The questionnaire included sections addressing psycho-emotional state, physical well-being, social support, occupational workload, and interpersonal relations within the team. Descriptive statistics, correlation analysis, and one-way ANalysis Of Variance (ANOVA) were applied to process the collected data. The findings revealed that the most significant predictors of burnout included the combination of chronic fatigue, lack of rest breaks, interpersonal conflicts with management, insufficient social support, and low personal resilience. It was established that the synergistic impact of both endogenous and exogenous factors considerably increases the stress load index. These results are of practical importance for the development of targeted prevention programs and for improving work organization and psychological support systems in healthcare institutions, particularly in high-stress post-conflict settings. Keywords: psycho-emotional load, stress resistance, questionnaires.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0160,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,019

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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