El sentido de coherencia como herramienta preventiva del burnout en personal sanitario. Una revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introducción. El síndrome de burnout se ha convertido en uno de los grandes males con origen en el ámbito laboral, generado por una combinación de factores laborales entre los que destacan la carga laboral, el estrés, la falta de remuneración y de valoración. El aumento de estas variables producido por la pandemia supone un entorno favorable para la aparición de burnout en el sector sanitario. Esto hace necesaria la búsqueda de herramientas que ayuden a paliar o modular los efectos derivados de la pandemia a nivel laboral como el sentido de coherencia. Objetivos. Recopilar información relativa al sentido de coherencia relacionada con la prevención del estrés y el burnout en personal sanitario. Determinar a través de la información recopilada si el sentido de coherencia puede suponer una herramienta preventiva del estrés y el burnout. Metodología. Se ha realizado una revisión sistemática con cribado de resultados en base a las directrices de la declaración PRISMA. La pregunta de investigación se ha elaborado siguiendo la estructura PICOT. Se han interrogado las principales bases de datos como PubMed, Web of Science, Science Direct, CINAHL, Scopus, PsycINFO, Ovid, Medes y la biblioteca Cochrane mediante la combinación de descriptores y lenguaje libre. La calidad metodológica se evaluó mediante la herramienta de evaluación de métodos mixtos de la Universidad de Montreal. Resultados. El total de estudios incluidos en la revisión fue de quince. De manera general todos los estudios apoyan una correlación negativa entre sentido de coherencia y estrés, así como con el burnout. También destaca la correlación positiva entre sentido de coherencia y calidad de vida, salud mental y salud percibida. Conclusiones. El estudio del sentido de coherencia previo a situaciones de alta carga laboral puede suponer una herramienta efectiva en la prevención del burnout.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".