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Enregistrement W754159817 · doi:10.3390/bs10060094

Burnout among Academic Clinicians as It Correlates with Workload and Demographic Variables

2020· article· en· W754159817 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepersonalizationBurnoutEmotional exhaustionWorkloadStressorClinical psychologyPsychologySpecialtyScale (ratio)Academic institutionMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burnout syndrome (BOS) in academic physicians is a psychological state resulting from prolonged exposure to job stressors. It leads to a decline in overall job performance, which could result in misjudgment and serious clinical errors. The current study identifies the prevalence, as well as the potential demographic and workload variables that contribute significantly to BOS in academic clinicians. We distributed a modified version of the Maslach Burnout Inventory (MBI) scale to the academic clinicians in our institution; 326/900 responded, with 56.21% male and 43.46% female. The MBI scale comprised of three dimensions of burnout: emotional exhaustion (EE), depersonalization (DP), and personal accomplishment (PA). Higher scores in EE and DP and lower scores in PA were associated with a higher risk for burnout. In considering the work-life of academic clinicians, this study used a modified version of the MBI to reflect three hypothesized sources of burnout: interactions with students/trainees, interactions with patients, and interactions with administration, as reflected in these three dimensions. Along both the EE and DP dimensions of the MBI, burnout was highest for interactions with administration (51% and 44.8%), moderate for interactions with patients (26.4% and 34.5%), and lowest for interactions with students (11.7% and 9.8%). The highest scores along the personal accomplishment component was found for interactions with students and patients (33.7% and 33.4%). Regression analyses identified several factors associated with higher scores on the EE and DP scales: younger age, surgical specialty, low academic rank, academic main practice, female gender, numerous night shifts, and living alone. Furthermore, higher patient volume contributed significantly to the increasing PA. This study suggests that administrative interaction contributes significantly to burnout amongst physicians, followed by patient care and trainees. Furthermore, surgeons, females, single, early career, and younger faculty staff members are at higher risk of suffering from burnout. Further studies are needed to characterize the nature of administrative interactions that contribute to burnout and to solidify other contributing variables.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,327 · 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