Bibliographic record
Abstract
Contexte et objectifs : Tandis que le burnout des soignants exerçant auprès d'une population adulte a été relativement bien étudié, la littérature en pédiatrie reste très limitée. Pourtant, le burnout des soignants en pédiatrie a des conséquences importantes sur leur santé, mais également sur la prise en charge des patients et de leur famille. Cette thèse a donc pour objectifs : 1) d'estimer la prévalence du burnout des soignants travaillant au sein des services pédiatriques français ; 2) d'identifier les facteurs de stress et les stratégies de coping associés au burnout de ces soignants ; 3) d'identifier les profils de burnout des soignants français en pédiatrie et d'explorer les caractéristiques socio-démographiques, les facteurs de stress et les stratégies de coping associés à ces profils ; 4) d'explorer les facteurs de stress liés à la pandémie de COVID-19 des soignants pédiatriques français, et d'investiguer les caractéristiques socio-démographiques, les facteurs de stress et les stratégies de coping associés à des niveaux plus élevés de burnout chez ces soignants durant cette pandémie. Méthode : Un total de 195 soignants (128 médecins et 67 infirmiers) issus de divers services pédiatriques français ont complété notre protocole (Questionnaire ad-hoc, Questionnaire de stress spécifique des soignants en pédiatrie, Job Stress Survey, Ways of Coping Checklist - Revised, Maslach Burnout Inventory). Le recrutement a été conduit en deux temps, en raison de la pandémie de Covid-19 (entre octobre 2019 et mars 2020 ; entre octobre 2020 et mars 2021). Un questionnaire supplémentaire portant sur les facteurs de stress liés à la pandémie a été complété par les soignants interrogés dans le second temps. Résultats : Les prévalences du burnout dans notre échantillon sont de 51% chez les médecins et de 46% chez les infirmiers. Le stress lié aux conditions de travail (surcharge de travail, conflit travail/vie privée) est le facteur principal prédisant le burnout des soignants en pédiatrie. Avoir peu d'années de pratique, être un homme, le coping centré sur les émotions prédisent positivement le burnout des soignants en pédiatrie, tandis que le stress lié à la confrontation à la souffrance et à la mort et le coping centré sur le problème le prédisent négativement. L'analyse en clusters réalisée a montré l'existence de cinq profils selon les dimensions du burnout (Engagement, Inefficace, Désengagé(e) et Epuisé(e), Burnout). Les profils Burnout et Epuisé(e) sont les plus négatifs avec un épuisement émotionnel et un stress lié aux conditions de travail très élevés, le profil Désengagé(e) est caractérisé par une dépersonnalisation et une déconnection aux collègues et supérieurs, et le profil Inefficace est associé à une réduction de l'accomplissement personnel et une faible utilisation des stratégies de coping centrées sur le problème. Nous n'avons pas constaté une prévalence significativement plus forte du burnout chez les soignants en pédiatrie pendant la pandémie de Covid-19. Conclusion : Même si les spécificités du travail en pédiatrie (e.g., place prédominante des familles dans le processus de soin, confrontation au décès et à la souffrance de jeunes patients) sont vectrices de stress chez les soignants, les interventions pour le bien-être des soignants en pédiatrie devraient principalement se concentrer sur l'amélioration des conditions de travail.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".