Blog

Oct 27, 2023

Fatiga laboral entre médicos y estudiantes libaneses durante la COVID

BMC Public Health volumen 22, Número de artículo: 292 (2022) Cite este artículo 1989 Accesos 10 Citas 5 Detalles de Altmetric Metrics La fatiga laboral es una condición relacionada con el trabajo que afecta la capacidad de los médicos.

BMC Public Health volumen 22, número de artículo: 292 (2022) Citar este artículo

1989 Accesos

10 citas

5 altmétrico

Detalles de métricas

La fatiga laboral es una condición relacionada con el trabajo que afecta la salud, la actitud laboral, la seguridad y el desempeño de los médicos. La fatiga laboral no sólo afecta a los trabajadores médicos, sino que también puede tener un impacto negativo en los pacientes. Con la carga de la pandemia de COVID-19 y la crisis económica que han enfrentado los médicos libaneses en los últimos 2 años, el objetivo de nuestro estudio fue validar el Inventario de fatiga laboral 3D (3D-WFI) entre los médicos libaneses y evaluar la tasa y correlatos de la fatiga laboral (física, mental y emocional).

Se realizó un estudio transversal mediante un cuestionario autoadministrado anónimo entre octubre de 2020 y enero de 2021. Para realizar el análisis factorial confirmatorio (AFC) se utilizó el software SPSS AMOS v.24. Para validar el 3D-WFI, se describieron múltiples índices de bondad de ajuste: el Chi-cuadrado relativo (χ2/df) (valores de corte: < 2–5), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) (Se consideran un ajuste cercano y aceptable para valores < 0,05 y < 0,11 respectivamente), el índice de Tucker Lewis (TLI) y el índice de ajuste comparativo (CFI) (los valores aceptables son ≥0,90).

Se recogieron un total de 401 respuestas; El 66,1, 64,8 y 65,1% de los encuestados presentaban un nivel intermedio a alto de fatiga laboral emocional, mental y física respectivamente. Los índices de ajuste obtenidos en el CFA de los ítems del 3D-WFI ajustaron bien: CFI =0,98, TLI =0,98, RMSEA = 0,05; IC del 95%: 0,046–0,063; pclose = 0,20) y χ2(136) = 295,76. Los coeficientes de correlación entre los tres factores (Factor 1 = Fatiga laboral física, Factor 2 = Fatiga laboral mental, Factor 3 = Fatiga laboral emocional) también fueron adecuados: Factor 1-Factor 2 (r = 0,70), Factor 1-Factor 3 (r = 0,52) y Factor 2-Factor 3 (r = 0,65). Además, sentirse presionado por largas jornadas laborales durante la pandemia, tener más horas de trabajo nocturno al mes, más eventos estresantes en la vida y una mayor depresión se asociaron significativamente con una mayor fatiga laboral física y mental. Una mayor depresión y tener más eventos estresantes en la vida se asociaron significativamente con una mayor fatiga emocional en el trabajo.

La fatiga laboral en los médicos libaneses parece estar asociada con un mayor nivel de estrés diario, una alta carga de trabajo y depresión. Los hospitales y las autoridades sanitarias locales pueden utilizar estos resultados para intervenciones tempranas que tengan como objetivo reducir la fatiga laboral y garantizar el bienestar de los médicos libaneses.

Informes de revisión por pares

La fatiga laboral se considera una condición personal y relacionada con el trabajo que vincula la salud, la actitud laboral, la seguridad y el desempeño de los empleados con las condiciones laborales [1]. La fatiga laboral se asocia con agotamiento extremo y cansancio con disminución de la capacidad de trabajo que se siente durante y al final de la jornada laboral.

La fatiga laboral se divide en 3 características principales: fatiga laboral física, mental y emocional [1]. La fatiga física del trabajo se define como un cansancio físico extremo y una capacidad reducida para realizar actividades físicas, mientras que la fatiga emocional es un cansancio emocional y una capacidad reducida para realizar actividades emocionales al final o durante la jornada laboral. Finalmente, la fatiga mental en el trabajo se relaciona con el cansancio cognitivo que impide a los trabajadores realizar actividades cognitivas durante o al final de la jornada laboral. La fatiga laboral crónica puede conducir por sí sola al agotamiento con pérdida de logros personales [2].

La fatiga laboral en los profesionales médicos ha recibido una gran atención en los últimos años después de que muchos estudios demostraran que esta población es particularmente vulnerable a desarrollar agotamiento mental, emocional y físico [3,4,5]. Los estudios entre profesionales médicos informaron niveles de agotamiento emocional y despersonalización de moderados a altos, con niveles de logros personales de bajos a moderados [6,7,8]. Además, la elevada fatiga laboral afecta la salud y el bienestar de los médicos [7].

Las consecuencias de la fatiga laboral no se limitan a los propios trabajadores médicos afectados, sino que pueden tener un impacto negativo en los pacientes y su práctica médica y, en consecuencia, aumentar el número de errores médicos. Por ejemplo, un mayor agotamiento físico y mental en residentes y médicos se asoció con una mayor tasa de errores médicos [9]. En consecuencia, la fatiga laboral se considera un problema de salud pública que puede tener un impacto negativo en los médicos, los pacientes y las organizaciones y sistemas de atención sanitaria [10].

Se ha descrito previamente que muchos factores están asociados con una mayor fatiga laboral en los profesionales médicos. Por ejemplo, se describió que los eventos estresantes en la vida estaban asociados con niveles más altos de fatiga laboral y eran un evento predisponente a muchas morbilidades mentales [5, 11]. Por otro lado, se demostró que los turnos nocturnos prolongados mantienen un impacto negativo en la salud mental y el bienestar emocional de los médicos [12]. Una mayor fatiga general en los residentes se asoció con un mayor número de tareas por mes [13]. De manera similar, se ha descrito previamente que el síndrome de agotamiento varía según las especialidades médicas [13]. Por ejemplo, se descubrió que los médicos de medicina familiar presentaban tasas más altas de fatiga laboral y agotamiento en comparación con otras especialidades. Esas tarifas podrían atribuirse a una mayor carga de trabajo con el menor costo por servicio [14]. Además, se demostró que los profesionales médicos tenían diferentes niveles de fatiga emocional según las condiciones y demandas laborales [15]. En otras palabras, las condiciones laborales pueden afectar directamente la fatiga laboral. De hecho, se describió anteriormente que una carga de trabajo elevada, más presión de tiempo, largas jornadas laborales [15], violencia, terror y conflictos en el trabajo [16] se asociaban con un mayor nivel de agotamiento y fatiga laboral. Un estudio realizado en Suecia demostró que los cambios de políticas, los recortes presupuestarios y la reorganización eran factores que predisponían a una mayor tasa de fatiga laboral y agotamiento en los profesionales médicos [17]. Además, los profesionales médicos con comorbilidades de enfermedades somáticas o mentales eran más vulnerables a desarrollar agotamiento y, en consecuencia, tenían un mayor riesgo de desarrollar síndrome de fatiga laboral [17]. De hecho, se demostró que los profesionales médicos que padecían depresión o ansiedad estaban más afectados por la fatiga y el agotamiento laboral y tenían un mayor riesgo de recurrencia del síndrome de fatiga laboral [18, 19].

El nuevo coronavirus ha sido descrito como una fuente de miedo y fobia en el lugar de trabajo de los profesionales médicos desde diciembre de 2019. En consecuencia, se consideró un nuevo factor estresante que afecta la fatiga laboral, la salud mental y el bienestar [20]. El miedo al COVID-19 se asoció positivamente con mayores niveles de pánico en el lugar de trabajo y conductas de evitación. En consecuencia, los médicos que trabajaron durante esta pandemia mostraron una mayor fobia al lugar de trabajo, un agotamiento emocional que condujo a un peor desempeño en el trabajo [21, 22]. Además, se ha demostrado que el desastre biológico de la COVID-19 tiene repercusiones psicosociales más amplias en los trabajadores de la salud, con una prevalencia significativamente alta de depresión, ansiedad, trastorno de estrés postraumático, insomnio, angustia y agotamiento, como lo muestra el metanálisis realizado por Batra et al. [23]. Esta mayor incidencia de disfunción psicosocial parece haberse trasladado a los estudiantes, como lo demuestra otro gran metanálisis en el que participaron 90.879 estudiantes universitarios, donde la depresión, el estrés y la ansiedad han aumentado significativamente en comparación con sus tasas de incidencia anteriores a la COVID-19 [24]. .

Se ha demostrado previamente que los médicos libaneses presentan altas tasas de fatiga y agotamiento laboral en comparación con la población general [25, 26]. Además, el año pasado fue particularmente desafiante para los médicos y estudiantes libaneses, debido a un torbellino de acontecimientos tumultuosos, el más destacado de los cuales fue la pandemia de COVID-19. Los médicos asumieron el riesgo de tratar a pacientes con COVID-19 en condiciones a menudo inseguras y con equipos de protección personal insuficientes en el Líbano, especialmente en los primeros meses de la pandemia, durante los cuales se perdieron muchas vidas del cuerpo médico a causa de este virus letal [27]. La propia pandemia se produjo en el contexto de una crisis económica aplastante con una caída en picado del valor de la moneda local y la tasa de inflación más alta que el país haya conocido en más de 30 años [28]. Finalmente, una explosión de proporciones masivas, el 4 de agosto de 2020, sacudió la capital causando más de doscientas muertes y miles de heridos, entre médicos, residentes y estudiantes de medicina que trabajaban en hospitales cercanos [29]. Evidentemente, estas crisis fueron una fuente adicional de aumento del estrés relacionado con el trabajo y sugerirían un aumento en la tasa de fatiga laboral en esta población tan susceptible.

La fatiga puede tener múltiples aspectos en el lugar de trabajo. En consecuencia, medir la fatiga laboral puede resultar un desafío y parece no existir una única herramienta para evaluarla [30]. Para evaluar la fatiga laboral se ha utilizado y validado el inventario tridimensional de fatiga laboral (3D-WFI). Proporciona una evaluación completa y proporcionada de la fatiga laboral emocional, física y mental [30]. Hasta donde sabemos, en la población de habla árabe, no se ha publicado ningún estudio que informe sobre la validación del inventario de fatiga laboral. Las dos medidas de evaluación árabe validadas son la versión árabe del Cuestionario Psicosocial de Copenhague II (A-COPSOQ II) [31] y el inventario breve de fatiga [32]. Sin embargo, esos inventarios no son multifactoriales y no parecen cubrir las tres dimensiones de la fatiga laboral. Por lo tanto, la validación del 3D-WFI en el Líbano parece justificada.

Hasta donde sabemos, no se han realizado estudios recientes para evaluar el alcance del daño sufrido por la población médica libanesa después de los acontecimientos del año pasado en términos de trabajo físico y salud mental en general. En este contexto, nuestro objetivo principal fue validar el Inventario de fatiga laboral 3D entre médicos libaneses y evaluar la tasa y las correlaciones de la fatiga laboral (física, mental y emocional).

Se realizó un estudio transversal a través de un cuestionario anónimo autoadministrado de 104 preguntas creado con Kobo Toolbox y enviado online por WhatsApp en diferentes hospitales del país (Hospital Notre Dame Des Secours, Hospital Oftalmológico y Oído, Hospital Psiquiátrico de la Cruz, Hospital Beit Chabab, Centro Médico Universitario Hospital Saint George, Hospital Hotel Dieu de France y Centro Médico AUB). La difusión de la encuesta se realizó mediante el método de muestreo de bola de nieve. Cada miembro del equipo de investigación contactó a pasantes, residentes y médicos que conoce y les pidió que completaran la encuesta. Luego se pidió a los participantes que enviaran el enlace a otras personas potenciales que pudieran ser elegibles para participar. Este proceso se continuó hasta alcanzar el tamaño mínimo de muestra. Se obtuvieron 401 respuestas entre octubre de 2020 y enero de 2021. Todos los médicos, residentes y pasantes libaneses que trabajaban en el Líbano eran elegibles para participar (la muestra incluye tanto médicos como médicos en formación; en este documento, nos referiremos a los grupo colectivo como “médicos” para facilitar la interpretación). Se excluyeron los médicos libaneses o los médicos en formación que ejercían fuera del Líbano, y los médicos que trabajaban en una capacidad no clínica y puramente académica.

Nuestra muestra abarcó estudiantes libaneses MED-3 y MED-4 o sus equivalentes en sexto y séptimo año de medicina de universidades que siguen el sistema francés, así como residentes y médicos tratantes de 34 especialidades médicas que ejercieron en el Líbano durante el último año. Los residentes y médicos tratantes se dividieron en 3 grupos según su especialidad: especialidades médicas (Neumología y Cuidados Críticos, Cardiología, Enfermedades Infecciosas, Neurología, Medicina Interna, Pediatría General, Hematología y Oncología, Medicina de Urgencias, Nefrología, Gastroenterología y Medicina General). ), especialidades quirúrgicas (Obstetricia y Ginecología, Cirugía Ortopédica, Cirugía Pediátrica, Cirugía General, Urología, Neurocirugía, Cirugía Cardiotorácica y Cirugía Vascular) y otras especialidades (Psiquiatría, Anestesiología, Oftalmología, Otorrinolaringología, Radiología, Dermatología, Endocrinología, Cirugía Plástica, Familia). Medicina, Patología e Histología, Medicina de Laboratorio, Radiología Intervencionista, Alergología e Inmunología y Medicina del Trabajo). Esto se estableció sobre la base de que estas especialidades proporcionan (1) un buen grado de equilibrio entre el trabajo y la vida personal, (2) un grupo de pacientes menos gravemente enfermos en general, (3) un buen grado de previsibilidad clínica o del lugar de trabajo, (4) límites definidos y enfocados de la base de conocimientos necesaria, (5) contacto limitado con los pacientes, (6) buen grado de control sobre los horarios de trabajo y, finalmente, (7) especialidades que tradicionalmente están muy bien remuneradas en el Líbano. La mayoría de las especialidades incluidas en el tercer grupo cumplen más de tres de estas condiciones.

Con referencia al software G*power 3.1.9.7 (regresión múltiple: desviación R2 de cero) [33, 34], se requirió un número mínimo de 389 médicos para asegurar la significancia al considerar los siguientes parámetros estadísticos: error tipo I α = 5% , potencia 1-β = 80%, un tamaño del efecto pequeño f2 = 5% y un número total de 15 variables a integrar en el análisis multivariable.

En cuanto al tamaño mínimo de muestra para realizar un análisis factorial confirmatorio, se consideró necesaria una muestra mínima de 360 ​​participantes para validar la escala 3D-WFI, basada en 20 participantes por 1 ítem de la escala [35].

Las preguntas contenidas en este formulario en línea se referían a factores sociodemográficos generales (edad, sexo, ingresos mensuales y situación de vida), una sección para cuantificar la carga de trabajo y una sección sobre factores asociados como la depresión (medida mediante el Cuestionario de Salud del Paciente). (Escala PHQ-9). Esta escala se compone de 9 ítems (por ejemplo, “Durante las últimas 2 semanas, ¿con qué frecuencia le han molestado alguno de los siguientes problemas? Se siente cansado o tiene poca energía”), puntuados de 0 = nada en absoluto a 3 = casi todos. día [36]. Esta escala está validada en el Líbano [37]. Las puntuaciones más altas indican más síntomas depresivos (en este estudio, alfa de Cronbach = 0,872).

La fatiga laboral se evaluó utilizando el 3D-WFI, dividido en tres dimensiones: física (por ejemplo, "Durante los ÚLTIMOS 12 MESES, ¿con qué frecuencia se sintió físicamente agotado al final de la jornada laboral?"), mental (por ejemplo, "Durante los ÚLTIMOS 12 MESES") MESES, ¿con qué frecuencia se sintió agotado mentalmente al final de la jornada laboral?”) y fatiga emocional (por ejemplo, “Durante los ÚLTIMOS 12 MESES, ¿con qué frecuencia se sintió agotado emocionalmente al final de la jornada laboral?”) [1]. Cada dominio se compone de 6 preguntas, y las puntuaciones más altas reflejan una mayor fatiga laboral en todos los dominios (en este estudio, el alfa de Cronbach fue 0,957, 0,954 y 0,966 para las subescalas física, mental y emocional, respectivamente).

Una puntuación que refleja acontecimientos estresantes de la vida durante el último año basada en las respuestas (sí/no) a 5 preguntas sobre muerte en la familia, divorcio, pérdida financiera, fracaso romántico y proximidad a la explosión del puerto (en un radio de 2 km) ( en este estudio, alfa de Cronbach = 0,712).

El miedo al coronavirus se calculó utilizando la escala Miedo al COVID-19 [38]. Este último está validado en árabe [39] y se compone de 7 ítems (por ejemplo, “Me incomoda pensar en Corona”), donde las puntuaciones más altas reflejan más miedo al coronavirus (en este estudio, alfa de Cronbach = 0,932).

Se utilizó el software SPSS AMOS v.24 para realizar análisis factorial confirmatorio para el 3D-WFI. Se describieron múltiples índices de bondad de ajuste: el Chi-cuadrado relativo (χ2/df) (valores de corte: < 2–5), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) (se consideran ajustes cercanos y aceptables). para valores <0,05 y <0,11 respectivamente), el índice de Tucker Lewis (TLI) y el índice de ajuste comparativo (CFI) (los valores aceptables son ≥0,90) [40].

Para realizar el análisis estadístico se utilizó el software SPSS v.25. Las tres puntuaciones 3D-WFI se distribuyeron normalmente, como se verifica por sus valores de asimetría y curtosis, que variaron entre − 2 y + 2 [41]. Se utilizó la prueba t de Student para comparar dos medias, mientras que la prueba ANOVA se utilizó para comparar tres o más medias. Se utilizó la prueba de correlación de Pearson para correlacionar dos variables continuas. Se calcularon los tamaños del efecto para todos los análisis bivariados; en la investigación psicológica, se consideró que los valores de 0,1 tenían un tamaño del efecto pequeño, mientras que los valores de 0,2 y 0,3 se clasificaron como de tamaño del efecto mediano y grande, respectivamente [42, 43]. Se realizaron regresiones lineales tomando cada puntuación de la subescala de fatiga laboral como variable dependiente. Las variables independientes que mostraron coeficientes de correlación o tamaños del efecto ≥ │0,24│ se ingresaron en las regresiones lineales para tener modelos más parsimoniosos [44]. La significación se fijó en p < 0,05.

Las características sociodemográficas y de otro tipo de los participantes se resumen en la Tabla 1. La edad media fue 34,50 ± 13,48 años, siendo el 57,9% hombres. Además, 107 (26,7%) presentaban una elevada actividad física, mientras que 122 (30,4%) y 103 (25,7%) presentaban una elevada fatiga laboral mental y emocional, respectivamente.

Los índices de ajuste del modelo CFA de la muestra de este estudio se ajustaron bien: CFI =0,98, TLI =0,98, RMSEA = 0,05; IC del 95%: 0,046–0,063; pclose = 0,20) y χ2(136) = 295,76. Los coeficientes de correlación entre los tres factores (Factor 1 = Fatiga laboral física, Factor 2 = Fatiga laboral mental, Factor 3 = Fatiga laboral emocional) también fueron adecuados: Factor 1-Factor 2 (r = 0,701), Factor 1-Factor 3 (r = 0,519) y Factor 2-Factor 3 (r = 0,651).

Las cargas factoriales estandarizadas del modelo de tres factores de la versión árabe de la escala 3D-WFI se presentan en la Fig. 1.

Cargas factoriales estandarizadas del modelo de tres factores de la versión árabe de la escala 3D-Work Fatigue Inventory. *p<0,001

Se encontró significativamente una mayor fatiga física y mental en el trabajo en los participantes solteros en comparación con los casados, en los pasantes en comparación con los médicos tratantes y residentes, en aquellos que tienen un ingreso mensual de más de 10 millones de libras esterlinas, en aquellos que se sienten presionados por largas jornadas de trabajo. Sentirse presionado por la pandemia de COVID-19 se asoció significativamente con una mayor fatiga mental en el trabajo. Finalmente, se encontró significativamente una fatiga laboral emocional media mayor en los internos en comparación con los médicos tratantes y residentes, y en aquellos que se sienten presionados por las largas jornadas laborales (Tabla 2).

Una mayor fatiga física en el trabajo se asoció significativamente con una edad más joven, un menor número de hijos, más horas de trabajo por semana, más horas de trabajo nocturno por mes, un mayor número de comorbilidades, más eventos estresantes en la vida y depresión.

Una mayor fatiga mental en el trabajo se asoció significativamente con una edad más joven, un menor número de hijos, más horas de trabajo por día o por semana, más horas de trabajo nocturno por mes, un mayor número de comorbilidades, más eventos estresantes en la vida y depresión.

Una mayor fatiga emocional en el trabajo se asoció significativamente con un mayor número de comorbilidades, más eventos estresantes en la vida, más depresión y más miedo a la COVID-19 (Tabla 3).

Los resultados de una primera regresión lineal, tomando como variable dependiente el puntaje de fatiga física en el trabajo, mostraron que sentirse presionado por las largas jornadas laborales durante la pandemia (Beta = 2,58), tener más horas de trabajo nocturno al mes (Beta = 0,02), más eventos estresantes en la vida (Beta = 0,93) y una mayor depresión (Beta = 0,38) se asociaron significativamente con una mayor fatiga física en el trabajo (Tabla 4, Modelo 1).

Los resultados de una segunda regresión lineal, tomando la puntuación de fatiga mental en el trabajo como variable dependiente, mostraron que sentirse presionado por largas jornadas laborales durante la pandemia (Beta = 3,71), más eventos estresantes en la vida (Beta = 1,27) y mayor depresión (Beta = 0,41) se asociaron significativamente con una mayor fatiga mental en el trabajo (Tabla 4, Modelo 2).

Los resultados de una tercera regresión lineal, tomando la puntuación de fatiga emocional en el trabajo como variable dependiente, mostraron que una mayor depresión (Beta = 0,54) y tener más eventos estresantes en la vida (Beta = 2,06) se asociaron significativamente con una mayor fatiga emocional en el trabajo (Tabla 4, Modelo 3).

Los resultados de nuestro estudio fueron alarmantes y mostraron tasas altas (intermedias a altas) de fatiga laboral emocional (66,1%), física (65,1%) y mental (64,8%) en los médicos libaneses. Estos resultados fueron más altos que las tasas de fatiga laboral citadas anteriormente entre los médicos libaneses. Anteriormente se demostró que el 37,2% de los médicos libaneses padecían fatiga laboral emocional en 2018 [45]. Nuestros resultados también fueron superiores a los encontrados en datos internacionales, mostrando una tasa del 45,8% en médicos estadounidenses y del 43,5% en médicos europeos [46, 47]. Un estudio anterior realizado con médicos libaneses en formación (residentes) mostró un alto nivel de agotamiento, alcanzando una tasa del 80% [16], y del 37,5% en los médicos libaneses en 2019 [45]. De manera similar, al comparar esas tasas con la tasa de fatiga laboral en los países árabes, encontramos que las tasas encontradas en nuestro estudio eran mucho más altas. En 2018, los médicos que trabajaban en Arabia Saudita mostraron tasas más altas de fatiga emocional en el trabajo en comparación con los médicos libaneses [48]. Esta diferencia se atribuyó anteriormente a tasas más altas de tolerancia entre los médicos libaneses. La diferencia en estos resultados (niveles más altos de fatiga laboral encontrados en médicos libaneses en comparación con otros médicos árabes) podría atribuirse a niveles más altos de factores estresantes diarios que enfrentaron los médicos libaneses durante el último año, como la crisis económica y la explosión de Beirut. Además, la pandemia de COVID-19, que expone a los médicos libaneses a jornadas laborales más largas, condiciones laborales más estresantes y un mayor número de turnos nocturnos al mes, puede ser otra razón detrás de esos altos niveles de fatiga laboral [49].

Los resultados del análisis confirmatorio mostraron que la versión árabe del 3D-WFI constaba de estructuras tridimensionales que incluían fatiga mental, física y emocional, similar a la estructura factorial obtenida en el artículo original [1]. Además, los coeficientes de correlación entre los tres factores también fueron adecuados. El análisis de factores confirmatorios mostró que la versión libanesa del 3D-WFI también mostró una buena consistencia interna, similar a la versión original. Las propiedades psicométricas iniciales de la escala indican que la versión árabe del 3D-WFI es una escala fiable para medir la fatiga laboral, y estudios adicionales justifican más propiedades psicométricas (test-retest, validez convergente, etc.).

En nuestro estudio, los eventos más estresantes en la vida se asociaron con una mayor fatiga laboral emocional, mental y física en los médicos libaneses [50]. Los factores estresantes interpersonales crónicos y agudos se asociaron con una mayor fatiga laboral [51]. Además, estar expuesto a un evento estresante importante se ha asociado previamente con una mayor fatiga laboral en los médicos [45]. Se describió que los médicos libaneses eran propensos a altos niveles de estrés diario, lo que les daba un alto umbral de tolerancia y estrategias de afrontamiento [45]. Se describió que la inestabilidad económica, el terror en el trabajo y la inestabilidad económica [52] estaban asociados con tasas más altas de fatiga laboral en los profesionales médicos [16]. Además, la pandemia de COVID-19 contribuyó en gran medida al aumento de eventos estresantes en la población general libanesa [53]. Se describió que el miedo a contraer la enfermedad, dado el papel directo que desempeñan los médicos en el tratamiento y diagnóstico del virus, la mayor carga de trabajo, así como la falta de apoyo mental y social que enfrentaban los médicos, estaban asociados con una mayor tasa de estrés emocional, Fatiga laboral física y mental entre los médicos [21]. En otras palabras, se citó que la fobia a la COVID-19 era un factor importante que contribuía a niveles más altos de depresión, ansiedad y fatiga laboral en los trabajadores médicos [21, 54]. Se citaron muchos factores que contribuyen a la fatiga excesiva y el agotamiento, como la sobrecarga de trabajo, las horas extras frecuentes, la presión laboral y el estrés por el trabajo que se debe realizar [55, 56]. En consecuencia, las estrategias para reducir la carga de trabajo y la fatiga fueron obligatorias para los médicos hospitalarios durante la pandemia de COVID-19 [56].

En la misma perspectiva, en nuestro estudio se demostró que un mayor número de horas de trabajo nocturno por mes durante la pandemia de COVID-19 se asociaba con una mayor fatiga laboral física y mental. Esos resultados coincidieron con hallazgos anteriores que mostraban que los turnos nocturnos más largos y una mayor carga de trabajo eran factores predisponentes a más fatiga laboral [55]. De hecho, los últimos dos años han sido un desafío para los médicos libaneses dada la carga de la pandemia de COVID-19, que provocó turnos prolongados que provocaron privación de sueño en los médicos que trabajan y una reducción del tiempo de descanso, lo que en consecuencia puede afectar el desempeño del médico después de agotamiento físico y mental [57]. Esto se observó en médicos libaneses que trabajaban más de 60 horas semanales [45]. Además, se demostró que reducir las horas de trabajo por semana reduce la fatiga y el agotamiento laboral. De hecho, se ha descrito que el aumento de las horas de sueño y de vacaciones de los médicos es un factor protector contra la fatiga laboral [58,59,60].

En nuestro estudio demostramos que tasas más altas de depresión se asociaban con tasas más altas de fatiga laboral física, mental y emocional, de acuerdo con un estudio chino [7]. Además, otro estudio realizado en atención primaria sueca mostró que la depresión era un factor predisponente a un mayor nivel de fatiga y agotamiento laboral [17]. Dado que la depresión reduce la capacidad de una persona para afrontar y afrontar el estrés, puede aumentar este desequilibrio, provocando mayores tasas de agotamiento y fatiga laboral [17]. En consecuencia, identificar los síntomas de depresión parece obligatorio para prevenir y reducir la carga de la fatiga laboral y el síndrome de agotamiento en los trabajadores de la salud [17].

La fatiga laboral es un problema grave que afecta a los médicos y médicos en su vida diaria. El impacto que puede dejar en la salud mental de los médicos, en su actitud laboral y consecuentemente en los errores médicos, lo convierte en un grave problema de salud pública. Dadas las alarmantes tasas de fatiga laboral entre los médicos libaneses, un mayor reconocimiento de los factores de riesgo de la fatiga laboral es un primer paso importante para prevenir y tratar la fatiga laboral en los médicos. Disponer de una herramienta validada para evaluar la fatiga laboral entre los médicos es un paso importante ya que la evaluación de la fatiga laboral es el primer paso hacia estrategias de prevención.

Este estudio proporciona una evaluación muy necesaria del alcance de la crisis de salud mental que ha estado atravesando la población médica libanesa durante los últimos dos años. La inclusión de médicos de todas las especialidades, así como de futuros médicos entre residentes y estudiantes de medicina, mostró una fuerza laboral médica que ha sufrido gravemente fatiga laboral durante la pandemia de COVID-19, en todos sus rangos y campos. Teniendo en cuenta el demostrado impacto psicosocial nocivo de la fatiga laboral, este artículo debería hacer sonar la alarma para que el gobierno libanés tome medidas urgentes mediante la implementación de intervenciones prospectivas de salud mental y bienestar para todo el personal médico, como educación sobre técnicas de afrontamiento, actividades de bienestar en línea y Fomentar el crecimiento postraumático. Además, este artículo respalda reformas sobre las horas de trabajo y un control más estricto sobre las políticas hospitalarias en materia de horarios de trabajo. Esto es especialmente necesario para los estudiantes de medicina y los residentes que más sufren por las largas jornadas laborales, los turnos nocturnos y una aplicación laxa de las regulaciones sobre la duración de los turnos.

Este es un estudio transversal; en consecuencia, no se puede establecer el efecto de causalidad entre la fatiga laboral y los factores asociados. Además, comparar la tasa de fatiga laboral con datos anteriores puede ser ligeramente impreciso dado que se utilizaron diferentes herramientas de evaluación en diferentes estudios. La técnica de bola de nieve utilizada durante la recogida de datos nos predispone a un sesgo de selección. No se pueden evitar respuestas múltiples del mismo participante ya que este problema no se puede controlar a través de formularios en línea. Algunas especialidades de los médicos libaneses estaban insuficientemente o excesivamente presentadas. El cuestionario evaluó el entorno laboral común, por lo que la evaluación no será precisa, ya que se centraría únicamente en cada especialidad. No utilizamos una escala validada para medir el estrés. El sesgo de información es posible ya que los médicos pueden informar sus síntomas de forma errónea. En este estudio no se evaluaron otros factores asociados con la fatiga laboral, lo que nos predispone a un posible sesgo de confusión. La muestra es demasiado pequeña para permitir una invariancia de medición entre géneros y entre títulos profesionales. Tampoco se realizó el análisis de Rasch para confirmar la naturaleza ordinal de los ítems. Si bien los índices de ajuste del CFA fueron buenos, algunos autores discutieron sobre la confiabilidad de estos umbrales para determinar un buen o mal ajuste de una escala; muestras grandes pueden sesgar los valores de Chi-cuadrado [61], RMSEA [62, 63], CFI y TLI [64]. En consecuencia, esos hallazgos deben interpretarse con cautela.

Contar con una herramienta validada para evaluar la fatiga laboral como lo es la herramienta 3D-WFI en todas sus dimensiones es de utilidad para los estudios epidemiológicos en el país. Los médicos libaneses registraron tasas alarmantes de fatiga laboral en sus tres ámbitos. Los factores estresantes de la vida, la depresión y las difíciles condiciones laborales (largos turnos nocturnos y jornadas laborales durante la pandemia de COVID-19) quedaron por detrás de esas altas tasas. Dado que se ha demostrado que la fatiga laboral afecta el trabajo y el bienestar de los médicos, así como su desempeño médico [65], reducir la fatiga laboral parece obligatorio para el bienestar de los médicos libaneses.

Los conjuntos de datos generados y/o analizados durante el estudio actual no están disponibles públicamente debido a las restricciones impuestas por el comité de ética, pero están disponibles a través del autor correspondiente a solicitud razonable.

Inventario de fatiga laboral 3D

Error cuadrático medio de aproximación

Índice de Tucker-Lewis

Índice de ajuste comparativo

Cuestionario psicosocial de Copenhague

Cuestionario de salud del paciente

Frone MR, Tidwell MO. El significado y medición de la fatiga laboral: desarrollo y evaluación del Inventario Tridimensional de Fatiga Laboral (3D-WFI). J Occup Salud Psicología. 2015;20(3):273–88.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Maslach C, Leiter MP. Comprender la experiencia del agotamiento: investigaciones recientes y sus implicaciones para la psiquiatría. Psiquiatría mundial. 2016;15(2):103–11.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Hobeika E, Hallit S, Sacre H, Obeid S, Hajj A, Salameh P. Factores asociados con la empatía entre los farmacéuticos comunitarios en el Líbano. Práctica de políticas farmacéuticas de J. 2020;13:32.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Sacre H, Obeid S, Choueiry G, Hobeika E, Farah R, Hajj A, et al. Factores asociados con la calidad de vida entre los farmacéuticos comunitarios en el Líbano: resultados de un estudio transversal. Pharm Pract (Granada). 2019;17(4):1613.

Artículo de Google Scholar

Rahme D, Lahoud N, Sacre H, Akel M, Hallit S, Salameh P. Fatiga laboral entre los farmacéuticos de la comunidad libanesa: prevalencia y correlaciones. Pharm Pract (Granada). 2020;18(2):1844.

Artículo de Google Scholar

Chopra SS, Sotile WM, Sotile MO. Agotamiento del médico. JAMA. 2004;291(5):633.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Tang C, Liu C, Fang P, Xiang Y, Min R. Fatiga acumulada relacionada con el trabajo entre médicos de hospitales terciarios: una encuesta transversal en seis provincias de China. Int J Environ Res Salud Pública. 2019;16(17):3049. https://doi.org/10.3390/ijerph16173049.

Simon D, Hallit S, El Amine R, Imad J, Soufia M. Síndrome de burnout entre estudiantes de medicina en una facultad de medicina libanesa: una encuesta basada en cuestionarios. Libanés Med J. 2018;66(5):247–53.

Artículo de Google Scholar

Kang EK, Lihm HS, Kong EH. Asociación del agotamiento de internos y residentes con errores médicos autoinformados. Coreano J Fam Med. 2013;34(1):36–42.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Oeste CP, Dyrbye LN, Shanafelt TD. Burnout médico: contribuyentes, consecuencias y soluciones. J Interno Med. 2018;283(6):516–29.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Kumar S. Burnout y médicos: prevalencia, prevención e intervención. Sanidad (Basilea). 2016;4(3):37. https://doi.org/10.3390/healthcare4030037.

Leonard C, Fanning N, Attwood J, Buckley M. El efecto de la fatiga, la falta de sueño y las horas de trabajo onerosas en el bienestar físico y mental de los funcionarios de la casa de prerregistro. Ir J Med Ciencias. 1998;167(1):22–5.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Panagopoulou E, Montgomery A, Benos A. Burnout en médicos de medicina interna: diferencias entre residentes y especialistas. Eur J Intern Med. 2006;17(3):195–200.

Artículo PubMed Google Scholar

Olson K.D. El agotamiento de los médicos: ¿un indicador destacado del desempeño del sistema de salud? Mayo Clin Proc. 2017;92(11):1608–11. https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2017.09.008.

Helkavaara M, Saastamoinen P, Lahelma E. Entorno de trabajo psicosocial y agotamiento emocional entre empleados de mediana edad. Notas de resolución de BMC. 2011;4:101.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Chemali Z, Ezzeddine FL, Gelaye B, Dossett ML, Salameh J, Bizri M, et al. Burnout entre los proveedores de atención médica en el complejo entorno de Medio Oriente: una revisión sistemática. Salud pública de BMC. 2019;19(1):1337.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Adamsson A, Bernhardsson S. Síntomas que pueden estar relacionados con el estrés y provocar un trastorno de agotamiento: una revisión retrospectiva de los expedientes médicos en la atención primaria sueca. Práctica familiar de BMC. 2018;19(1):172.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Danielsson M, Heimerson I, Lundberg U, Perski A, Stefansson CG, Akerstedt T. Estrés psicosocial y problemas de salud: salud en Suecia: Informe nacional de salud pública 2012. Capítulo 6. Scand J Public Health. 2012;40(9 supl.):121–34.

Artículo PubMed Google Scholar

Toft T, Fink P, Oernboel E, Christensen K, Frostholm L, Olesen F. Trastornos mentales en atención primaria: prevalencia y comorbilidad entre trastornos. Resultados del estudio de enfermedades funcionales en atención primaria (FIP). Psicología Médica. 2005;35(8):1175–84.

Artículo PubMed Google Scholar

Sfeir M, Akel M, Hallit S, Obeid S. Factores asociados con el bienestar general entre los adultos libaneses: el papel de la inteligencia emocional, el miedo a la COVID, el estilo de vida saludable, las estrategias de afrontamiento (evitación y acercamiento). Curr Psicología. 2022:1–10. https://doi.org/10.1007/s12144-021-02549-y.

Malik S, Ullah I, Irfan M, Ahorsu DK, Lin CY, Pakpour AH, et al. Miedo al COVID-19 y fobia al lugar de trabajo entre los médicos paquistaníes: un estudio de encuesta. Salud pública de BMC. 2021;21(1):833.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Itani R, Alnafea M, Tannoury M, Hallit S, Al Faraj A. Arrojando luz sobre el impacto directo e indirecto de la pandemia de COVID-19 en los radiógrafos o tecnólogos radiológicos libaneses: una crisis dentro de las crisis. Sanidad (Basilea). 2021;9(3):362. https://doi.org/10.3390/healthcare9030362.

Batra K, Singh TP, Sharma M, Batra R, Schvaneveldt N. Investigación del impacto psicológico de COVID-19 entre los trabajadores de la salud: un metanálisis. Int J Environ Res Salud Pública. 2020;17(23):9096. https://doi.org/10.3390/ijerph17239096.

Batra K, Sharma M, Batra R, Singh TP, Schvaneveldt N. Evaluación del impacto psicológico de COVID-19 entre estudiantes universitarios: una evidencia de 15 países. Sanidad (Basilea). 2021;9(2):222. https://doi.org/10.3390/healthcare9020222.

Ashkar K, Romani M, Musharrafieh U, Chaaya M. Prevalencia del síndrome de agotamiento entre médicos residentes: experiencia de un país en desarrollo. Postgrado Med J. 2010;86(1015):266–71.

Artículo PubMed Google Scholar

Romani M, Ashkar K. Burnout entre los médicos. Libio J Med. 2014;9:23556.

Artículo PubMed Google Scholar

Ing EB, Xu QA, Salimi A, Torun N. Muertes de médicos por la enfermedad del virus corona (COVID-19). Ocupar Med (Londres). 2020;70(5):370–4.

Artículo CAS Google Scholar

Hussein B: Economía de BSI. Gran devaluación y desigualdad: el caso del Líbano (nota). 2020. http://www.bsi-economics.org/1130-large-develuation-inquality-case-of-lebanon.

Google Académico

La explosión del puerto de Beirut. Disponible en: https://forensic-architecture.org/investigation/beirut-port-explosion. Consultado el 20 de julio de 2021.

Sadeghniiat-Haghighi K, Yazdi Z. Manejo de la fatiga en el lugar de trabajo. Ind Psychiatry J. 2015;24(1):12–7.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Osman NA, Bedwani RN, Shehata GM, Emam MM, Rabie AM. Validación de la versión árabe del cuestionario psicosocial de Copenhague II (A-COPSOQ II) entre trabajadores del sector industrial del petróleo y el gas. J Biomed Res Environ Sci. 2021;2(6):496–508. https://doi.org/10.37871/jbres1266. ID del artículo: jbres1266.

Suleiman K, Al Kalaldeh M, AbuSharour L, Yates B, Berger A, Mendoza T, et al. Estudio de validación de la versión árabe del inventario breve de fatiga (BFI-A). East Mediterr Health J. 2019;25(11):784–90.

Artículo PubMed Google Scholar

Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang AG. Análisis de poder estadístico utilizando el poder G* 3.1: pruebas para análisis de correlación y regresión. Métodos de resolución de comportamiento. 2009;41(4):1149–60.

Artículo PubMed Google Scholar

Faul F, Erdfelder E, Lang AG, Buchner A. G* power 3: un programa flexible de análisis de poder estadístico para las ciencias sociales, del comportamiento y biomédicas. Métodos de resolución de comportamiento. 2007;39(2):175–91.

Artículo PubMed Google Scholar

Mund de DJ, Shaw DG, Ke TL. Recomendaciones de tamaño mínimo de muestra para realizar análisis factoriales. Prueba Int J. 2005;5(2):159–68.

Artículo de Google Scholar

Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB. El PHQ-9: validez de una medida breve de gravedad de la depresión. J Gen Intern Med. 2001;16(9):606–13.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Sawaya H, Atoui M, Hamadeh A, Zeinoun P, Nahas Z. Adaptación y validación inicial del cuestionario de salud del paciente - 9 (PHQ-9) y del cuestionario sobre trastorno de ansiedad generalizada - 7 (GAD-7) en un psiquiátrico libanés de habla árabe. muestra ambulatoria. Res. Psiquiatría. 2016;239:245–52.

Artículo PubMed Google Scholar

Ahorsu DK, Lin CY, Imani V, Saffari M, Griffiths MD, Pakpour AH. Escala El miedo a la COVID-19: desarrollo y validación inicial. Adicto a la salud de Int J Ment. 2020: 1–9. https://doi.org/10.1007/s11469-020-00270-8.

Alyami M, Henning M, Krägeloh CU, Alyami H. Evaluación psicométrica de la versión árabe de la escala de miedo a COVID-19. Adicto a la salud de Int J Ment. 2021;19(6):2219–32. https://doi.org/10.1007/s11469-020-00316-x.

Byrne BM. Modelado de ecuaciones estructurales con Mplus: conceptos básicos, aplicaciones y programación. Inglaterra: Routledge; 2013.

Reservar Google Académico

George D. SPSS para Windows paso a paso: una guía de estudio sencilla y una referencia, actualización 17.0, 10/e: Pearson Education India; 2011.

Google Académico

Financiador DC, Ozer DJ. Evaluación del tamaño del efecto en la investigación psicológica: sentido y sinsentido. Métodos avanzados Practica Psychol Sci. 2019;2(2):156–68.

Artículo de Google Scholar

Cohen J. Análisis de poder estadístico para las ciencias del comportamiento. Massachussets: prensa académica; 2013.

Vandekerckhove J, Matzke D, Wagenmakers EJ. Comparación de modelos y principio de parsimonia. En JR Busemeyer, Z. Wang, JT Townsend y A. Eidels (Eds.). El manual de Oxford de psicología computacional y matemática. Nueva York: 2015. págs. 300–20.

Musharrafieh U. Prevalencia del agotamiento en los médicos libaneses en ejercicio: experiencia de un país en desarrollo. Libanese Med J. 2018;66(5):260–6.

Artículo de Google Scholar

Soler JK, Yaman H, Esteva M, Dobbs F, Asenova RS, Katic M, et al. Burnout en médicos de familia europeos: el estudio EGPRN. Práctica familiar. 2008;25(4):245–65.

Artículo PubMed Google Scholar

Shanafelt TD, Boone S, Tan L, Dyrbye LN, Sotile W, Satele D, et al. Burnout y satisfacción con el equilibrio entre la vida laboral y familiar entre los médicos estadounidenses en relación con la población general de los EE. UU. Médico Interno del Arco. 2012;172(18):1377–85.

Artículo PubMed Google Scholar

Agha A, Mordy A, Anwar E, Saleh N, Rashid I, Saeed M. Burnout entre médicos de grado medio de hospitales de atención terciaria en Arabia Saudita. Trabajar. 2015;51(4):839–47.

Artículo PubMed Google Scholar

OCHA Services Reliefweb: Líbano: Se descuida la seguridad de los trabajadores de la salud durante el Covid-19. 2020. Disponible en: https://reliefweb.int/report/lebanon/lebanon-health-workers-safety-neglected-during-covid-19?gclid=CjwKCAjwvuGJBhB1EiwACU1AibrIZd3Eklse_ND4Xzy5PI155fcsVuca81sM2TPmXWVlXXFqy9emSRoC47 AQAvD_BwE.

Brown RF, Thorsteinsson EB. Acontecimientos vitales estresantes y fatiga en una muestra no clínica. J Enfermedad nerviosa. 2009;197(9):707–10.

Artículo PubMed Google Scholar

Lahoud N, Zakhour M, Haddad C, Salameh P, Akel M, Fares K, et al. El agotamiento y sus relaciones con la alexitimia, el estrés, la autoestima, la depresión, los trastornos por consumo de alcohol y la inteligencia emocional: resultados de un estudio transversal libanés. J Enfermedad nerviosa. 2019;207(8):642–50.

Artículo PubMed Google Scholar

Obeid S, Haddad C, Salame W, Kheir N, Hallit S. Actitudes, comportamientos y estrategias de afrontamiento xenófobos entre los libaneses hacia inmigrantes y refugiados. Perspectiva de atención psiquiátrica. 2019;55(4):710–7.

Artículo PubMed Google Scholar

El Othman R, Touma E, El Othman R, Haddad C, Hallit R, Obeid S, et al. Pandemia de COVID-19 y salud mental en el Líbano: un estudio transversal. Práctica clínica de psiquiatría de Int J. 2021;25(2):152–63.

Artículo PubMed Google Scholar

Atif K, Khan HU, Ullah MZ, Shah FS, Latif A. Prevalencia de ansiedad y depresión entre médicos; la clientela no examinada ni diagnosticada en Lahore, Pakistán. Pak J Med Ciencias. 2016;32(2):294–8.

PubMed PubMed Central Google Académico

Rose DM, Seidler A, Nubling M, Latza U, Brahler E, Klein EM, et al. Asociaciones de fatiga con estrés relacionado con el trabajo y salud física y mental en una muestra de una comunidad empleada. Psiquiatría BMC. 2017;17(1):167.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tanner G, Bamberg E, Kozak A, Kersten M, Nienhaus A. Factores estresantes en el trabajo de los médicos hospitalarios en diferentes especialidades médicas: una comparación estadística de grupos. J Occup Med Toxicol. 2015;10:7.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

McHill AW, Czeisler CA, Shea SA. Médico residente con jornada extendida y agotamiento. Dormir. 2018;41(8):zsy112. https://doi.org/10.1093/sleep/zsy112.

Soderstrom M, Jeding K, Ekstedt M, Perski A, Akerstedt T. El sueño insuficiente predice el agotamiento clínico. J Occup Salud Psicología. 2012;17(2):175–83.

Artículo PubMed Google Scholar

Embriaco N, Azoulay E, Barrau K, Kentish N, Pochard F, Loundou A, et al. Alto nivel de burnout en intensivistas: prevalencia y factores asociados. Am J Respir Crit Care Med. 2007;175(7):686–92.

Artículo PubMed Google Scholar

Wisetborisut A, Angkurawaranon C, Jiraporncharoen W, Uaphanthasath R, Wiwatanadate P. Trabajo por turnos y agotamiento entre los trabajadores de la salud. Ocupar Med (Londres). 2014;64(4):279–86.

Artículo CAS Google Scholar

Kline RB. Principios y práctica del modelado de ecuaciones estructurales (3. Baskı). Nueva York: Guilford; 2011.

Google Académico

Kenny DA, Kaniskan B, McCoach DB. El desempeño de RMSEA en modelos con pequeños grados de libertad. Métodos Sociol Res. 2015;44(3):486–507.

Artículo de Google Scholar

Chen F, Curran PJ, Bollen KA, Kirby J, Paxton P. Una evaluación empírica del uso de puntos de corte fijos en la estadística de prueba RMSEA en modelos de ecuaciones estructurales. Métodos Sociol Res. 2008;36(4):462–94.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kenny DA, McCoach DB. Efecto del número de variables sobre las medidas de ajuste en el modelado de ecuaciones estructurales. Modelado de ecuaciones estructurales. 2003;10(3):333–51.

Artículo de Google Scholar

Al-Sareai NS, Al-Khaldi YM, Mostafa OA, Abdel-Fattah MM. Magnitud y factores de riesgo de agotamiento entre los médicos de atención primaria de salud en la provincia de Asir, Arabia Saudita. East Mediterr Health J. 2013;19(5):426–34.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Descargar referencias

Los autores desean agradecer a todos los médicos que los ayudaron durante este proyecto.

Ninguno.

Souheil Hallit y Marie-Claude Fadous Khalife comparten la autoría principal.

Facultad de Medicina y Ciencias Médicas, Universidad del Espíritu Santo de Kaslik, PO Box 446, Jounieh, Líbano

Elsa Sfeir, Jean-Marc Rabil, Souheil Hallit y Marie-Claude Fadous Khalife

Departamento de Ciencias Sociales y de la Educación, Facultad de Artes y Ciencias, Universidad Libanesa Americana, Jbeil, Líbano

Sahar Obeid

Departamento de Investigación, Hospital Psiquiátrico de la Cruz, Jal-Eddib, Líbano

Souheil Hallit

Departamento de Pediatría, Centro Hospitalario Universitario Notre Dame des Secours, Calle 93, Biblos, Código Postal 3, Líbano

Marie-Claude Fadous Khalife

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

MCFK, JMR y SH diseñaron el estudio; ES redactó el manuscrito; SH realizó el análisis e interpretó los resultados; JMR y SO ayudaron en la redacción y revisión del manuscrito. Todos los autores revisaron el manuscrito final y aprobaron su contenido.

Correspondencia a Souheil Hallit.

El comité de ética del Hospital Universitario Notre-Dame des Secours aprobó el protocolo del estudio. Se obtuvo un consentimiento informado por escrito de todos los participantes al enviar el formulario en línea. Todos los métodos se realizaron de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes.

No aplica.

Los autores no tienen conflictos de intereses que informar.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. La exención de dedicación de dominio público de Creative Commons (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) se aplica a los datos disponibles en este artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito a los datos.

Reimpresiones y permisos

Sfeir, E., Rabil, JM., Obeid, S. et al. Fatiga laboral entre médicos y estudiantes libaneses durante la pandemia de COVID-19: validación del Inventario de fatiga laboral 3D (3D-WFI) y correlatos. BMC Salud Pública 22, 292 (2022). https://doi.org/10.1186/s12889-022-12733-9

Descargar cita

Recibido: 21 de septiembre de 2021

Aceptado: 07 de febrero de 2022

Publicado: 12 de febrero de 2022

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-022-12733-9

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt