Burnout among Academic Clinicians as It Correlates with Workload and Demographic Variables
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».