Lucas Gonzalo Duran1,2, Pamela Soledad Vega2, Nicolle Stefanía Davit Baridón3, Luciana Mattei2, Rocío Belén Cappella4, Melina Paula Scherñuk Schroh3, Geronimo Blint2, Eugenio Emmanuel Uriarte2, María Montserrat Cerini2, Fiorella Melina Toracchio2, Jackson José Mejía Caraballo2, Candela Giuffre2, Julieta Pereyra Huertas5, Maria Eugenia Esandi6.
DATOS DE AUTORES
1. Hospital Municipal de Agudos Dr. Leónidas Lucero. Servicio de Terapia Intensiva; Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3954-4748. E-mail de contacto: duran@uns.edu.ar.
2. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Salud; Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina.
3. Universidad Salesiana, Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina.
4. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina.
5. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina.
6. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Bahía Blanca, Buenos Aires, Argentina. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4492-999X.
La pandemia de SARS-CoV-2 tuvo un impacto significativo en la labor de los trabajadores de la salud, generando una demanda abrumadora de personal y resultando en un desgaste que contribuyó al desarrollo de BO en muchos profesionales.
Se obtuvieron datos locales acerca del síndrome de BO. En nuestro estudio el Servicio de TI fue el que presentó los valores más bajos de BO en relación a los otros servicios.
Divulgación:
En este estudio, se exploró cómo la pandemia de COVID-19 ha afectado la salud mental de los trabajadores de la salud en un hospital. Se centró en el Burn Out, un síndrome derivado del estrés laboral, y utilizaron el Maslach Burnout Inventory para evaluar su prevalencia. Se identificó un cuarto del personal del Servicio Médico de Urgencias experimentaba Burn Out, seguido por el área de Clínica y Terapia Intensiva. A pesar de la intensa demanda en Terapia Intensiva durante la pandemia, fue la unidad con la menor incidencia de Burn Out. Estos hallazgos sugieren la necesidad de una mayor atención y apoyo a la salud mental de los profesionales sanitarios en este contexto desafiante.
Introducción: La importancia del conocimiento del impacto del trabajo en la salud de las personas se ha acrecentado tras la pandemia por COVID-19. El síndrome de Burn Out (BO) nace de la tensión emergente de la interacción conflictiva entre el trabajador y su empleo. El objetivo fue describir la prevalencia y frecuencia de diagnóstico del BO en el recurso humano en salud de servicios críticos del Hospital Municipal de Bahía Blanca en el contexto de la pandemia COVID-19. Métodos: Estudio descriptivo, de corte transversal. La población de estudio fue el personal médico y de enfermería de los servicios de Terapia intensiva (TI), Médico de Urgencias (SMU) y Clínica que trabajaron con COVID-19 durante el 2021. Se empleó el cuestionario Maslach Burnout Inventory (MBI) y preguntas cerradas complementarias para identificar, entre estos casos, aquellos que fueron diagnosticados y tratados por la institución. Resultados: De los 219 trabajadores, el 55,3% (121/219) fueron enfermeros. En el SMU el 25% (24/96) de encuestados tenía BO, seguido por un 20,4% (11/54) en Clínica y un 8.7% (6/69) en TI (valor p=0.004). Sólo el 5,5% (12/219) del total fue diagnosticado con BO por la institución y de este grupo, dos personas (0,9%) habían consultado previamente por síntomas característicos. Discusión: Se evidenció una elevada prevalencia de BO y un marcado sub-diagnóstico a nivel institucional durante la pandemia. A pesar de que el Servicio de TI tuvo la mayor demanda de atención, fue el que presentó los valores más bajos de BO en relación a otros servicios.
Palabras clave: agotamiento psicológico; personal de salud; covid-19. |
Introduction: The importance of knowing the impact of work on people's health has increased after the COVID-19 pandemic. Burn Out (BO) syndrome arises from the tension emerging from the conflictive interaction between the worker and his or her employment. The objective was to describe the prevalence and frequency of diagnosis of BO in the health human resources of critical services of the Bahía Blanca Municipal Hospital in the context of the COVID-19 pandemic. Methods: Descriptive, cross-sectional study. The study population was the medical and nursing staff of the Intensive Care (IT), Emergency Medicine (SMU) and Clinic services who worked with COVID-19 during 2021. The Maslach Burnout Inventory (MBI) questionnaire was used and complementary closed questions to identify, among these cases, those that were diagnosed and treated by the institution. Results: Of the 219 workers, 55.3% (121/219) were nurses. In the SMU, 25% (24/96) of respondents had BO, followed by 20.4% (11/54) in Clinic and 8.7% (6/69) in IT (p value=0.004). Only 5.5% (12/219) of the total were diagnosed with BO by the institution and of this group, two people (0.9%) had previously consulted for characteristic symptoms. Discussion: A high prevalence of BO and a marked underdiagnosis were evident at the institutional level during the pandemic. Although the IT Service had the highest demand for attention, it was the one that presented the lowest BO values in relation to other services.
Keywords: burnout, psychological; health personnel; covid-19. |
Introdução: A importância de conhecer o impacto do trabalho na saúde das pessoas aumentou após a pandemia da COVID-19. A síndrome de Burn Out (BO) surge da tensão emergente da interação conflituosa entre o trabalhador e seu trabalho. O objetivo foi descrever a prevalência e frequência do diagnóstico de BO nos recursos humanos de saúde dos serviços críticos do Hospital Municipal Bahía Blanca no contexto da pandemia de COVID-19. Métodos: Estudo descritivo, transversal. A população do estudo foi a equipe médica e de enfermagem dos serviços de Terapia Intensiva (TI), Medicina de Emergência (SMU) e Clínica que trabalharam com a COVID-19 durante o ano de 2021. Foi utilizado o questionário Maslach Burnout Inventory (MBI) e questões fechadas complementares para identificar, dentre esses casos, aqueles que foram diagnosticados e tratados pela instituição. Resultados: Dos 219 trabalhadores, 55,3% (121/219) eram enfermeiros. Na SMU, 25% (24/96) dos entrevistados tinham BO, seguido de 20,4% (11/54) na Clínica e 8,7% (6/69) na TI (valor de p=0,004). Apenas 5,5% (12/219) do total foram diagnosticados com BO pela instituição e deste grupo, duas pessoas (0,9%) já haviam consultado anteriormente por sintomas característicos. Discussão: Uma elevada prevalência de BO e um acentuado subdiagnóstico foram evidentes a nível institucional durante a pandemia. Embora o Serviço de TI tenha tido a maior demanda de atendimento, foi o que apresentou os menores valores de BO em relação aos demais serviços.
Palavras-chave: esgotamento psicológico; pessoal de saúde; covid-19. |
En el contexto de una pandemia, es necesario tener en cuenta el impacto que tiene en el recurso humano en salud (RHS) la pérdida de su funcionamiento habitual ya sea debido a la enfermedad adquirida o a las circunstancias desafiantes diarias. Estas situaciones pueden llevar a sentimientos de desmoralización y desamparo, llegando incluso a configurar un estado de duelo para muchos de ellos(1). Además, el cuidado de pacientes críticos se incrementó significativamente en las especialidades afines, generando un grado mayor de saturación laboral y por ende, de trastornos de la salud mental, específicamente, del síndrome de Burn Out (BO). Según Gil-Monte, el BO es definido como una respuesta al estrés laboral crónico producido en aquellas profesiones que se centran en la prestación de servicio, producido por distintas variables: físicas, psicológicas y sociales(1). Esto se debe a que en las tareas que llevan adelante estos profesionales incide en gran medida la falta de personal, el trabajo en turnos, el contacto constante con la enfermedad, el dolor y la muerte, entre otras dificultades. Los médicos intensivistas y de emergencias son especialmente susceptibles a experimentar síndrome BO, ya que se encuentran constantemente en situaciones de estrés, toman decisiones cruciales para la supervivencia de los pacientes y tratan con familias en situaciones de vulnerabilidad afectiva. Por lo tanto, es comprensible que durante la pandemia y en el contexto post-pandémico, las condiciones laborales favorezcan la aparición de este síndrome(2,3).
Distintos estudios evidenciaron el impacto que la crisis sanitaria por el COVID-19 tuvo en la salud mental de los trabajadores de salud. Numerosos autores han señalado que los trabajadores suelen tener como principal temor al hecho de contagiar a sus familias, amigos o colegas y suelen experimentar síntomas de estrés, ansiedad o depresión con implicaciones psicológicas que pueden llegar a sostenerse por un largo periodo de tiempo(2-8).
Los trabajadores actúan de manera diferenciada y específica, para resistir, adaptarse y desarrollar mecanismos de defensa, individuales y colectivos. Ortiz y col describieron a partir de una encuesta las tensiones derivadas de la reorganización de servicios y roles frente a la pandemia, así como conflictos derivados de ausentismo y licencias caracterizados por el miedo, incertidumbre e inseguridad, que se vincularon con la percepción de gravedad de la enfermedad y las dificultades de su atención(2). Frente a otras profesiones, pareciera ser que los médicos, están particularmente expuestos al stress, cansancio, ansiedad y depresión, además de trastornos en el sueño, mostrarse irritables con sus familiares y amigos(2). Entre las causas probables parecen figurar: las largas e interminables horas de trabajo, el trato difícil y conflictivo con algunos pacientes, las excesivas demandas del trabajo que interfieren con su vida personal(2). Es necesario contar con una respuesta institucional sólida que implique la implementación de programas de prevención y detección temprana del BO, así como la provisión de recursos y apoyo adecuados para aquellos que ya están experimentando sus efectos. El presente estudio tiene como objetivo describir la prevalencia del síndrome de BO en RHS en el contexto de la pandemia COVID-19 y la medida en la que estos casos fueron o no diagnosticados y tratados a nivel de la institución. Secundariamente, busca analizar el grado de asociación entre el síndrome de BO y distintos factores individuales (lugar de trabajo del RHS, rol desempeñado en el hospital; horas de trabajo) y organizacionales potencialmente asociados a una mayor prevalencia.
Estudio descriptivo, de corte transversal. La población del estudio fue el personal médico y de enfermería del HMALL que realizaron actividades asistenciales con pacientes COVID-19 en los servicios de Terapia intensiva (TI), Servicio Médico de Urgencias (SMU) y Clínica Médica (CM) a lo largo del año 2021.
Se encuestó a la totalidad del RHS que cumplieron con los siguientes criterios:
Se empleó el cuestionario validado Maslach Burnout Inventory (MBI) para evaluar la presencia del síndrome y sus dimensiones, validado para nuestro país(1). El cuestionario consta de 22 ítems calificados en escala de Likert, de 0 ("nunca") hasta 6 ("todos los días"). Las opciones intermedias incluyen 1 ("pocas veces al año"), 2 ("una vez al mes o menos"), 3 ("unas pocas veces al mes"), 4 ("una vez a la semana") y 5 ("pocas veces a la semana"). Estos ítems se agrupan en tres subescalas: agotamiento emocional (AE), despersonalización (DP) y realización personal (RP). La escala de AE incluye 9 ítems que exploran la sensación de abrumo y agotamiento emocional en relación con el trabajo, con una puntuación máxima de 54 puntos. Se considera significativa la presencia de BO cuando los puntajes superan los 21 puntos. La escala de DP, compuesta por 5 ítems, evalúa la impersonalidad en el trato hacia las personas asistidas, con una puntuación máxima de 30 puntos. La presencia de BO se considera significativa con puntajes mayores a 6. Por último, la escala de RP, formada por 8 ítems, aborda la percepción de eficiencia, realización laboral, autoevaluación y autoconcepto positivo, con una puntuación máxima de 48 puntos. Se considera indicativo de BO obtener puntajes inferiores a 36 en esta escala.
Se calcularon los porcentajes de respuesta en cada ítem del cuestionario, determinando medias y medianas por dimensión. Además, se efectuaron análisis bivariados utilizando tablas de clasificación cruzada para evaluar la relación entre el BO y variables como el lugar de trabajo, la especialidad, el rol, el pluriempleo y el uso de licencias. Se aplicó la prueba ANOVA para examinar la relación entre la carga horaria semanal y el síndrome de BO, tras verificar supuestos. Para las horas extras de trabajo y el BO, se empleó la prueba de Kruskall Wallis (no se cumplió el supuesto de homocedasticidad). Finalmente, se efectuó un análisis multivariado mediante regresión logística multinomial para identificar factores de riesgo asociados considerando a la presencia de BO como outcome de interés. Se consideró un valor p<0,05 como estadísticamente significativos. El software utilizado fue SPSS 23, versión para Windows.
Investigación fue aprobada por el Comité Institucional de Bioética en Investigación del HMALL, acreditado por el Comité de Ética Central del Ministerio de Salud de Buenos Aires (Nº de aprobación 105/2013). Previo a la administración del cuestionario, se obtuvo el consentimiento informado de los participantes, que detallaba la investigación y garantizaba la confidencialidad de los datos de acuerdo con la ley de protección de datos personales 25.326.
Los 219 trabajadores del HMALL que cumplían los criterios de inclusión fueron contactados, lográndose encuestar a la totalidad sin necesidad de eliminar a ningún participante. De estos, el 55,3% (121/219) eran enfermeros y el 44,7% (98/219) eran médicos. En cuanto al género, el 68,4% (150/219) de los encuestados eran mujeres. La distribución según roles específicos en el hospital se presenta en la tabla 1. La edad mediana de toda la población fue de 36 años.
En cuanto a los sectores del hospital en donde los encuestados realizaban su actividad asistencial, el 43,8% (96/219) trabajaba en el SMU, el 31,5% (69/219) en el Servicio de TI y el restante 24,7% (54/219) en CM. La mayoría de los encuestados, 54,8% (120/219) manifestó trabajar entre 44 y 48 horas semanales. El 40,7% trabajó menos de 44 horas semanales, mientras que el 4,5% declaró una prestación de servicios mayor a 48 horas semanales. El 71,2% (156/219) refirió no trabajar en otra institución hospitalaria, mientras que el 28,8% (63/219) respondió afirmativamente a la pregunta.
El 44,7% (98/219) refirió haber utilizado la licencia anual; el 42% (92/219) la licencia profiláctica; el 16,9% (37/219) la licencia por motivos particulares y el 16,4% (36/219), la licencia por salud.
Tabla N° 1: Porcentajes de roles adoptados en el hospital |
|||
ROL |
N |
% Total |
% Categoría |
Enfermeros con guardia |
67 |
30,60% |
55,40% |
Enfermeros sin guardia |
51 |
23,30% |
42,10% |
Enfermeros Residentes |
3 |
1,40% |
2,50% |
Enfermeros totales |
121 |
55,30% |
100% |
Médicos con cargo de planta y guardia |
25 |
11,40% |
25,50% |
Médicos con cargo de planta sin guardia |
8 |
3,70% |
8,10% |
Médicos con cargo de guardia |
39 |
17,80% |
39,80% |
Médicos Residente |
26 |
11,90% |
26,60% |
Médicos totales |
98 |
44,70% |
100% |
En base a los resultados recolectados a través del cuestionario se obtuvo que el 18,7% (41/219) del total de los trabajadores reunió criterios compatibles con el Síndrome de BO, mientras que el 23,3% (51/219) se encontró en riesgo de padecerlo y el 58% (127/219) no lo tuvo. En la tabla 2 se describen los porcentajes de respuesta para cada uno de los ítems concerniente al MBI.
Al analizar las preguntas referidas al diagnóstico previo de los trabajadores se identificó que solo el 5,5% (12/219) del total de la muestra fue diagnosticada con BO. De los 41 individuos que reunieron criterios de BO solo el 9% tuvo el diagnostico institucional (4/41). De esos 4, solo 3 personas habían consultado previamente por los síntomas característicos del síndrome y solo 1 de los 4 requirió el uso de licencia médica.
Tabla N° 2: Porcentajes de respuesta para el cuestionario MBI |
||||||||||
Descripción |
% para cada respuesta |
N |
Mediana |
|||||||
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
|||
Me siento emocionalmente agotado/a por mi trabajo |
3.7 |
20.5 |
5 |
21 |
13.2 |
24.2 |
12.3 |
219 |
3 |
|
Me siento cansado al final de la jornada de trabajo. |
1.4 |
6.4 |
3.7 |
17.8 |
13.2 |
31.1 |
26.5 |
219 |
5 |
|
Cuando me levanto por la mañana y me enfrento a otra jornada de trabajo me siento fatigado |
8.2 |
14.6 |
11 |
17.4 |
12.7 |
21.9 |
13.2 |
219 |
3 |
|
Tengo facilidad para comprender como se sienten mis pacientes |
0.9 |
0.5 |
0.9 |
2.7 |
6.4 |
22.4 |
65.8 |
218 |
6 |
|
Creo que estoy tratando a algunos pacientes como si fueran objetos impersonales. |
45.2 |
20.1 |
6.8 |
6.4 |
8.2 |
10.5 |
1.8 |
217 |
1 |
|
Siento que trabajar todo el día con pacientes supone un gran esfuerzo y me cansa. |
13.2 |
18.3 |
5.9 |
13.7 |
11.9 |
19.2 |
17.8 |
219 |
3 |
|
Creo que trato con mucha eficacia los problemas de mis pacientes |
1.4 |
2.3 |
0.9 |
10 |
8.7 |
29.7 |
45.7 |
216 |
5 |
|
Siento que mi trabajo me está desgastando. Me siento quemado por mi trabajo |
11.9 |
18.7 |
6.8 |
11.9 |
12.3 |
16.9 |
20.5 |
217 |
4 |
|
Creo que con mi trabajo estoy influyendo positivamente en la vida de mis pacientes |
1.8 |
1.8 |
1.8 |
10.5 |
8.2 |
26.5 |
49.3 |
219 |
5 |
|
Me he vuelto más insensible con la gente desde que ejerzo esta ocupación. |
26.5 |
23.3 |
3.2 |
11.9 |
9.1 |
14.2 |
10.5 |
216 |
1 |
|
Pienso que este trabajo me está endureciendo emocionalmente. |
18.7 |
24.2 |
2.7 |
9.6 |
9.1 |
12.8 |
21.5 |
216 |
3 |
|
Me siento con mucha energía en mi trabajo |
3.2 |
6.8 |
6.4 |
16 |
12.3 |
35.6 |
19.6 |
219 |
5 |
|
Me siento frustrado/a en mi trabajo |
19.6 |
24.7 |
8.2 |
16.4 |
8.7 |
16.4 |
5 |
217 |
2 |
|
Creo que trabajo demasiado |
2.7 |
13.7 |
9.1 |
7.8 |
8.2 |
22.4 |
36.1 |
219 |
5 |
|
No me preocupa realmente lo que les ocurra a algunos de mis pacientes |
63.5 |
18.7 |
5 |
3.2 |
4.1 |
4.1 |
0.9 |
218 |
0 |
|
Trabajar directamente con pacientes me produce estrés |
20.1 |
26.9 |
10 |
16.9 |
5 |
12.8 |
8.2 |
219 |
2 |
|
Siento que puedo crear con facilidad un clima agradable con mis pacientes |
0.5 |
1.4 |
2.7 |
6.4 |
7.8 |
30.6 |
50.7 |
219 |
6 |
|
Me siento motivado después de trabajar en contacto con pacientes. |
2.7 |
4.6 |
6.4 |
15.5 |
10.5 |
36.1 |
24.2 |
219 |
5 |
|
Creo que consigo muchas cosas valiosas en este trabajo. |
1.8 |
12.8 |
8.2 |
14.6 |
8.2 |
21 |
33.3 |
219 |
5 |
|
Me siento acabado en mi trabajo, al límite de mis posibilidades. |
29.2 |
26.9 |
6.4 |
14.2 |
8.2 |
11.4 |
2.7 |
217 |
1 |
|
En mi trabajo trato los problemas emocionalmente con mucha calma |
0 |
8.2 |
6.8 |
12.3 |
7.8 |
24.7 |
40.2 |
219 |
5 |
|
Creo que los pacientes me culpan de algunos de sus problemas. |
41.6 |
26.9 |
2.3 |
8.2 |
7.3 |
7.3 |
5.9 |
218 |
1 |
|
Referencias: 0: Nunca; 1: Pocas veces al año; 2: una vez al mes o menos; 3: unas pocas veces al mes; 4: una vez a la semana; 5: unas pocas veces a la semana; 6: todos los días. |
Al analizar globalmente las dimensiones se obtuvieron puntuaciones altas en un 53,4% (117/219) de los encuestados para la dimensión de AE, y un 44,7% (100/219) de los encuestados para la dimensión de DP, mientras que el 27,4% (60/219) obtuvo puntuaciones bajas en la dimensión de RP.
El análisis bivariado mostró que la prevalencia de BO fue diferente según el servicio de salud donde se desempeñaba el trabajador (25% SMU; 20,4% CM, 8,7% TI, valor P=0.004), la profesión (médicos 32%; 8% enfermeros, valor P = <0.001, el rol (residente/staff) (34.4% los residentes y 16% del staff, valor p<0.001), percepción sobre necesidad de mayor cantidad de personal (insuficiente 21.7% y suficiente 10.3%, valor p <0.014). En la tabla 3 y tabla 4 se resumen el resto de las variables analizadas.
En el análisis multivariado, las variables que se asociaron con la prevalencia de presencia de BO fueron el lugar de trabajo (TI vs. SMU), el rol del trabajador (enfermero vs medico) y el uso de licencia anual y profilácticas. (Valores P de 0.037; 0.009, 0.010 y 0.032 respectivamente). Ninguna variable mostró estar asociada cuando se analizó la asociación con el riesgo de tener BO. (Tabla 5).
Tabla N° 3: Asociación entre el BO y el resto de las variables |
||||||
Características |
Sin BO |
Riesgo de BO |
BO |
Total |
Valor P |
|
Servicio |
Terapia Intensiva |
52 (40.9%) |
11 (21.6%) |
6 (14.6%) |
69 |
0.004 |
Clínica Médica |
25 (19.7%) |
18 (35.3%) |
11 (26.8%) |
54 |
||
SMU |
50 (39.4%) |
22 (43.1%) |
24 (58.5%) |
96 |
||
Rol 1 |
Residente |
13 (10.2%) |
8 (15.7%) |
11 (26.8%) |
32 |
<0.001 |
Staff |
114 (89.8%) |
43 (84.3%) |
30 (73.2%) |
187 |
||
Rol 2 |
Personal de Enfermería |
82 (64.6%) |
29 (56.9%) |
10 (24.4%) |
121 |
<0.001 |
Personal Médico |
45 (35.4%) |
22 (43.1%) |
31 (75.6%) |
98 |
||
Necesidad de RHS |
Percepción de necesidad de RHS suficiente |
43 (33.9%) |
9 (17.6%) |
6 (14.6%) |
58 |
0.014 |
Percepción de necesidad de RHS insuficiente |
84 (66.1%) |
42 (82.4%) |
35 (85.4%) |
161 |
||
Genero |
Género femenino |
89 (70.1%) |
31 (60.8%) |
30 (73.2%) |
150 |
0.374 |
Género masculino |
38 (29.9%) |
20 (39.2%) |
11 (26.8%) |
69 |
||
Otro trabajo |
Trabaja en otra institución |
38 (29.9%) |
10 (19.6%) |
15 (36.6%) |
63 |
0.183 |
No trabaja en otra institución |
89 (70.1%) |
41 (80.4%) |
26 (63.4%) |
156 |
||
Licencia anual |
Sin Licencia anual |
43 (33.9%) |
14 (27.5%) |
21 (51.2%) |
78 |
0.051 |
Con Licencia anual |
84 (66.1%) |
37 (72.5%) |
20 (48.8%) |
141 |
||
Profiláctica |
Sin Licencia profiláctica |
40 (31.5%) |
12 (23.5%) |
10 (24.4%) |
62 |
0.468 |
Con Licencia profiláctica |
87 (68.5%) |
39 (76.5%) |
31 (75.6%) |
157 |
||
Licencia de salud |
Sin Licencia de salud |
78 (61.4%) |
33 (64.7%) |
32 (78.0%) |
143 |
0.398 |
Con Licencia de salud |
49 (38.6%) |
18 (35.3%) |
9 (22.0%) |
76 |
||
Motivos particulares |
Sin Licencia motivos particulares |
61 (48.0%) |
23 (45.1%) |
24 (58.5%) |
108 |
0.150 |
Con Licencia motivos particulares |
66 (52.0%) |
28 (54.9%) |
17 (41.5%) |
111 |
Tabla N° 4: Horas de trabajo y la presencia de BO |
|||||||||
|
N |
Media (hs) |
Desviación estándar |
Error estándar |
95% del IC para la media |
Valor P |
|
||
Lím inferior |
Lím superior |
|
|||||||
Horas de trabajo extra |
No Burn Out |
106 |
20,08 |
17,664 |
1,716 |
16,68 |
23,49 |
0.442* |
|
Burn Out |
35 |
23,49 |
18,499 |
3,127 |
17,13 |
29,84 |
|
||
Riesgo de Burn Out |
43 |
23,65 |
19,613 |
2,991 |
17,62 |
29,69 |
|
||
Total |
184 |
21,57 |
18,272 |
1,347 |
18,91 |
24,22 |
|
||
Horas semanales |
No Burn Out |
127 |
38,84 |
11,524 |
1,023 |
36,82 |
40,87 |
0.405** |
|
Burn Out |
41 |
36,12 |
15,229 |
2,378 |
31,32 |
40,93 |
|
||
Riesgo de Burn Out |
51 |
38,39 |
11,94 |
1,672 |
35,03 |
41,75 |
|
||
Total |
219 |
38,23 |
12,372 |
0,836 |
36,58 |
39,88 |
|
||
*Valor p para la prueba de ANOVA **Valor p para la prueba de Kruskall Wallis |
Tabla N° 5: Análisis multivariado de factores de riesgo asociados al BO |
|||||
|
B (ES) |
Valor p |
OR |
Límite Inferior |
Límite Superior |
TRABAJADORES CON BO vs SIN BO |
|||||
Terapia intensiva vs. SMU |
-1,173 (0,563) |
0,037 |
0,309 |
0,103 |
0,933 |
Clínica Médica vs SMU |
-0,217 (0,543) |
0,689 |
0,805 |
0,278 |
2,332 |
Genero Femenino vs Masculino |
-0,506 (0.465) |
0,276 |
0,603 |
0,242 |
1,499 |
Licencia anual no vs si |
1,343 (0,523) |
0,01 |
3,829 |
1,374 |
10,672 |
Profiláctica no vs si |
-1,222 (0,571) |
0,032 |
0,295 |
0,096 |
0,901 |
Motivos particulares no vs si |
0.269 (0.477) |
0,573 |
1,308 |
0,514 |
3,329 |
De salud no vs si |
0,615 (0,477) |
0,197 |
1,849 |
0,726 |
4,707 |
Suficiencia de personal no vs si |
0,996 (0,538) |
0,064 |
2,707 |
0,943 |
7,775 |
trabajo en otra institución no vs si |
-0,026 (0,512) |
0,96 |
0,975 |
0,357 |
2,66 |
Enfermero vs medico |
-1,329 (0, 506) |
0,009 |
0,265 |
0,098 |
0,714 |
Residente vs staff |
0,864 (0,622) |
0,164 |
2,374 |
0,702 |
8,03 |
TRABAJADORES CON RIESGO DE BO vs SIN BO |
|||||
Terapia intensiva vs. SMU |
-0,592 (0,448) |
0,187 |
0,553 |
0,23 |
1,332 |
Clínica Médica vs SMU |
0,350 (0,429) |
0,414 |
1,419 |
0,612 |
3,29 |
Genero Femenino vs Masculino |
0,259 (0,365) |
0,479 |
1,295 |
0,634 |
2,647 |
Licencia anual no vs si |
0,185 (0,464) |
0,691 |
1,203 |
0,484 |
2,988 |
Profiláctica no vs si |
-0,349 (0,481) |
0,468 |
0,705 |
0,275 |
1,812 |
Motivos particulares no vs si |
-0,099 (0,404) |
0,806 |
0,905 |
0,41 |
2 |
De salud no vs si |
0,142 (0,380) |
0,708 |
1,153 |
0,547 |
2,43 |
Suficiencia de personal no vs si |
0,672 (0,438) |
0,125 |
1,958 |
0,83 |
4,619 |
trabajo en otra institución no vs si |
0,496 (0,483) |
0,304 |
1,643 |
0,638 |
4,231 |
Enfermero vs medico |
-0,320 (0,426) |
0,453 |
0,726 |
0,315 |
1,673 |
Residente vs staff |
0,087 (0,585) |
0,882 |
1,091 |
0,347 |
3,434 |
Nota: R2 = 0.224 (Cox y Snell), 0.262 (Nagelkerke). Modelo X2 = 55,57 p<0.001. Bondad de ajuste Desvianza p=0.417 |
Este estudio aporta información sobre la ocurrencia y también el sub-diagnóstico del síndrome de BO en el personal de salud desde una perspectiva integral, considerando factores propios del individuo como también organizacionales que se agravaron durante la pandemia COVID-19. Los resultados mostraron que una elevada proporción del personal de salud de servicios críticos de un hospital público experimentaron el síndrome o estuvieron en riesgo de experimentarlo, situación que coexistió con un muy bajo porcentaje de detección institucional. Estos resultados evidencian la necesidad de incluir planes de apoyo emocional y cuidado de la salud mental en las políticas y estructuras institucionales de manera de asegurar un entorno laboral saludable y sostenible, y garantizar una atención de calidad a los pacientes(13-15).
Se evidenció que, en los servicios críticos, 2 de cada 10 trabajadores tuvieron BO y si se considera también aquellos en riesgo, esta relación sería 4 de cada 10. El personal más afectado era aquel que se encontraba trabajando en el SMU, seguido CM y por último TI. Las particularidades de cada servicio, como la cantidad de camas disponibles y la relación personal de salud-paciente, podrían tener un papel importante en la explicación de este patrón. Sin embargo, es crucial destacar que el contexto de una sobrecarga constante de camas en diversos sectores del hospital, junto con una ocupación máxima continua en la TI, ha generado un cambio sustancial en la gravedad típica de los pacientes a los que el RHS estaba acostumbrado a atender en el resto de los servicios, como CM y el SMU(16). Esto ha dado lugar a un aumento sustancial en la demanda de atención médica, generando un consiguiente desgaste emocional vinculado a la prestación de servicios a un número notablemente mayor de pacientes en estado crítico(17). Además, cabe considerar que para aquellos profesionales que han laborado de manera constante en estrecha proximidad con la muerte y con individuos gravemente enfermos, esta realidad se convierte en una suerte de cotidianidad que les permite abordar estas situaciones desde una perspectiva más amplia y acumular experiencias que nutren sus habilidades de afrontamiento, como la planificación proactiva y la búsqueda de apoyo emocional(18). Estas estrategias se consideran mecanismos de adaptación que les permiten afrontar las tensiones inherentes a su labor de manera efectiva(19-20).
En nuestro estudio, el personal médico padeció más BO (31%) que el personal de enfermería (8%), lo que se contrapone a lo expuesto en otras publicaciones(21). Por otra parte, existe evidencia que indica que los sectores más afectados por lo general son las terapias intensivas siendo una realidad que dista de los resultados identificados en nuestro estudio en donde la TI contó con la menor proporción de BO entre sus trabajadores. Es menester destacar que dicho personal podría tener un mayor índice de BO en períodos fuera de la pandemia dada la gran demanda laboral que genera el sector, por lo que puede haber una subestimación en la sintomatología presentada durante la pandemia. Un estudio realizado en Argentina encontró que más del 80% de las enfermeras que tienen a cargo el cuidado de pacientes críticamente enfermos muestran niveles moderados/altos de BO, mientras que en México se encontró una prevalencia del 10,4% de BO en el personal de TI(22-23).
Uno de los hallazgos más destacados de esta investigación es el sub-diagnóstico del BO, que evidenció que sólo 4 de las 41 personas con BO fueron identificadas y tratadas. La necesidad de abordar esta problemática de manera proactiva, más aún en un contexto de crisis sanitaria, ha sido subrayada por la discrepancia entre los hallazgos actuales y las expectativas basadas en investigaciones anteriores. Estudios han señalado la eficacia de los programas en salud mental dirigidos al RHS para mitigar el impacto del BO y mejorar su resiliencia psicológica en tiempos de crisis ya que niveles bajos de resiliencia se asocian significativamente con el riesgo de padecer BO(24). Estos programas incluyen prácticas como sesiones de terapia de grupo, capacitación en técnicas de relajación y mindfulness, así como recursos para el autocuidado(25). La implementación de estrategias personalizadas, que tengan en cuenta las particularidades de cada área de trabajo, puede ser esencial para abordar las causas subyacentes del BO y fortalecer la resiliencia en el equipo médico y de enfermería(26-27). Estos programas deberían incluir a todo el staff, y en particular al sistema de residencias A pesar de la muestra reducida de residentes encuestados, se observó que en general el porcentaje de BO en este grupo fue significativamente superior a otros miembros del staff. Appiani y col., señalaron este patrón relacionado con factores como la menor antigüedad y la posiblemente extensa jornada laboral, altas demandas y carga de trabajo(28).
En relación con el género, se observó un mayor porcentaje de BO en mujeres (20% en mujeres y 15,9% en hombres), aunque la diferencia no alcanzó significación estadística. La literatura existente presenta discrepancias, ya que algunos investigadores sugieren que esta problemática es más frecuente en mujeres, mientras que otros autores optan por considerar el género como un factor no determinante en el BO(20,29).
Entre las limitaciones del estudio se destaca su carácter de análisis en una sola institución, lo que dificulta la generalización de los resultados. Entre los factores individuales, no se contemplaron algunas variables, como la duración en el cargo, estado civil y tener hijos que podrían incidir en la ocurrencia del BO y que sería conveniente explorar en futuras investigaciones(30). Sin embargo, este estudio permitió indagar sobre otros factores individuales, y también, incorporar la perspectiva organizacional.
Los resultados presentados resaltan la importancia de considerar estrategias preventivas e intervencionistas, así como las implicaciones en el ámbito organizacional. En nuestro estudio la TI presentó los valores más bajos de BO en relación con los otros servicios, asi como los médicos presentaron una mayor prevalencia que los enfermeros. Se subraya la relevancia de incorporar aspectos organizacionales en la prevención de esta condición.
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Equipo MINKA de investigación y a los médicos y enfermeros que participaron de las encuestas.
La responsabilidad del trabajo es exclusivamente de quienes colaboraron en la elaboración del mismo.
Ninguno.
La presente investigación no contó con fuentes de financiación.
Este artículo es original y no ha sido enviado para su publicación a otro medio de difusión científica en forma completa ni parcialmente.
Quienes participaron en la elaboración de este artículo, ceden los derechos de autor a la Universidad Nacional de Córdoba para publicar en la Revista de la Facultad de Ciencias Médicas de Córdoba y realizar las traducciones necesarias al idioma inglés.
Quienes participaron en la elaboración de este artículo, han trabajado en la concepción del diseño, recolección de la información y elaboración del manuscrito, haciéndose públicamente responsables de su contenido y aprobando su versión final.
Recibido: 2024-02-27 Aceptado: 2024-03-21
DOI: http://dx.doi.org/10.31053/1853.0605.v81.n3.44389
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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