Comparativo da incidência da Síndrome de Burnout no Brasil antes e depois da pandemia do Covid-19 (2017 a 2023)
Bibliographic record
Abstract
Tendo em vista a inclusão da síndrome de Burnout na CID-11 e a relevância de uma investigação fundamentada desta temática o presente estudo objetivou realizar uma discussão abrangente da prevalência dos casos notificados da Síndrome de Burnout, entre 2017 e 2023, no cenário do Brasil, tendo como foco a incidência antes e depois da pandemia do Covid-19. Para tanto, procede-se um estudo epidemiológico analítico descritivo do tipo ecológico, usando como base a epidemiologia descritiva. Os dados foram obtidos através de pesquisa no Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde e avaliados por estatística descritiva. Desse modo, observa-se que as mulheres são o grupo mais acometido, respondendo por 71,52% dos casos, e as faixas etárias de 30 a 49 anos são as mais afetadas, correspondendo a 69,14%, além disso, após o impacto pandêmico, houve um aumento de 243,18% nas notificações dos anos de 2020 e 2021, o que revela a gravidade e a complexidade da Síndrome de Burnout como problemática de saúde pública, especialmente no Brasil, fazendo deste estudo uma via de informação teórica para a formulação de intervenções futuras eficazes.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| 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) | 0.003 | 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".