Síndrome de Burnout em Médicos Residentes: Revisão Sistemática (2020 a 2025) sobre Prevalência, Fatores Associados e Impactos Assistenciais
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Sintetizar as evidências publicadas entre 2020 e 2025 sobre a prevalência, os fatores de risco e proteção e os impactos da síndrome de burnout na qualidade do cuidado prestado por médicos residentes. Métodos: Revisão sistemática conforme PRISMA 2020, com buscas em PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, SciELO e LILACS (jan/2020–mai/2025). Foram elegíveis estudos observacionais com médicos residentes e instrumento validado (preferencialmente MBI). Qualidade avaliada pela Newcastle–Ottawa Scale. Resultados: Foram identificados 518 registros e incluídos 33 estudos. As prevalências variaram, com faixas frequentes entre 35% e 60%, maiores em especialidades cirúrgicas, emergência e UTI. Fatores laborais (carga horária >80h/semana, plantões noturnos), baixo suporte institucional e estressores pandêmicos associaram-se consistentemente ao burnout. Suporte social, mentoria e programas institucionais foram protetores. O burnout relacionou-se a maior autorrelato de erros, pior comunicação e empatia e intenção de abandono. Conclusão: O burnout em residentes é um problema crítico de saúde pública com repercussões diretas para a segurança do paciente e exige intervenções estruturais e políticas institucionais sustentadas.
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 | 0.031 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".