Síndrome de Burnout em residentes multiprofissionais de uma universidade pública
Bibliographic record
Abstract
Os Programas de Residência Multiprofissional buscam romper com os paradigmas em relação à formação de profissionais para o Sistema Único de Saúde (SUS) e contribuir para qualificar os serviços de saúde a partir de ações inovadoras. Entretanto, características específicas desses programas podem agregar estressores aos residentes e, levarem à Sídrome de Burnout. Dessa forma, verificou-se a ocorrência da Síndrome de Burnout nos Residentes Multiprofissionais da Universidade Federal de Santa Maria. Este estudo trata-se de um estudo descritivo, transversal e quantitativo. Aplicaram-se um formulário de dados sociodemográficos e o Versão Human Service Survey do Marlash Burnout Inventory em 37 residentes, entre abril e junho de 2011. Observou-se que 37,84% apresentaram Alta Exaustão Emocional; 43,24%, Alta Despersonalização; e 48,65%, Baixa Realização Profissional. Na associação dos domínios, verificou-se que 27% apresentaram indicativo para Síndrome de Burnout. Os residentes pesquisados estão expostos aos estressores da profissão e da formação, o que pode favorecer a ocorrência da síndrome nesses profissionais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".