SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.16 issue3Application of new technologies in primary care to monitor overweight or obese patients with cardiovascular risk factorsSocio-demographic, psychologycal and clinical characteristics of a cohort of middle and older transgender persons: the importance of primary health care in the asistance of transexuality and gender diversity. Characteristics of a cohort of older transgender persons author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

My SciELO

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Revista Clínica de Medicina de Familia

On-line version ISSN 2386-8201Print version ISSN 1699-695X

Rev Clin Med Fam vol.16 n.3 Barcelona Oct. 2023  Epub Mar 04, 2024

https://dx.doi.org/10.55783/rcmf.160305 

ORIGINALES

Burnout en especialistas de Medicina Familiar y Comunitaria de Cataluña durante la quinta ola de la pandemia COVID-19

Burnout among Catalan family doctors during the fifth wave of the COVID-19 pandemic

Maria Isabel Fernández-San-Martína  b  , Roser Masa-Fonta  c  , Enric Aragonèsa  d  e  , Maria Rodríguez-Barragána  d  f  , Josep Basoraa  d  , Antoni Sisód  g 

aInstitut Universitari d'Investigació en Atenció Primària (IDIAP Jordi Gol). Barcelona (España)

bGerència Territorial de Barcelona, Institut Català de la Salut. Barcelona (España)

cCentre d'Atenció Primària Besòs, Institut Català de la Salut. Barcelona (España)

dSocietat Catalana de Medicina de Família i Comunitària (CAMFiC). Barcelona (España)

eCentre d'Atenció Primària de Constantí, Institut Català de la Salut, Constantí. Tarragona (España)

fCentre d'Atenció Primària La Mina, Institut Català de la Salut, Sant Adrià del Besós, Barcelona (España)

gConsorci d'Atenció Primària de Salut Barcelona Esquerra (CAPSBE). Barcelona (España)

RESUMEN

Objetivo:

la pandemia de la COVID-19 ha tenido un impacto psicológico en los profesionales sanitarios, a menudo manifestándose como burnout. Nuestro objetivo fue estimar la prevalencia del burnout en médicas y médicos de familia de Cataluña durante la pandemia e identificar factores sociodemográficos, laborales y de salud mental asociados.

Métodos:

estudio descriptivo transversal basado en una encuesta online realizada entre junio y julio de 2021. Se invitó a participar a los 4.700 socios y socias de la Societat Catalana de Medicina Familiar i Comunitària (CAMFiC) y se obtuvo un 11% de respuesta (n = 522).

Medidas principales:

Maslach Burnout Inventory, con tres dimensiones: agotamiento emocional, despersonalización y realización personal. Análisis bivariante y regresión logística múltiple (variable dependiente: nivel elevado de afectación para cada dimensión de burnout).

Resultados:

el 67,5% de encuestados presentó niveles altos de agotamiento emocional, el 42,7% de despersonalización y el 29,9% de niveles bajos de realización personal. La prevalencia de agotamiento emocional elevado fue mayor entre las mujeres y los expuestos a pacientes con COVID-19. La edad y años de antigüedad laboral se asoció de forma inversa a agotamiento emocional y despersonalización alta. En el análisis multivariante, la depresión se asoció a despersonalización alta y realización personal baja, la ansiedad a agotamiento emocional alto, y el estrés a las tres dimensiones.

Conclusiones:

después de 1 año de pandemia, existen niveles elevados de burnout en los médicos y médicas de familia, particularmente en la dimensión de agotamiento emocional. Son necesarias medidas organizativas para proteger la salud mental de las/los profesionales.

Palabras clave: Atención Primaria; burnout profesional; médicos y médicas de familia; pandemia de la COVID-19; estudio transversal

ABSTRACT

Aim:

the COVID-19 pandemic has had a psychological impact on health professionals, often manifesting as burnout. Our purpose was to estimate the prevalence of burnout in family doctors in Catalonia during the pandemic and to identify associated sociodemographic, occupational and mental health factors.

Methods:

cross-sectional descriptive study based on an online survey conducted June-July 2021. The 4700 members of the Catalan Society of Family and Community Medicine were invited to take part. An 11% response was obtained (n=522).

Primary endpoints:

Maslach Burnout Inventory, with three dimensions: emotional exhaustion, depersonalization and personal accomplishment. Bivariate analysis and multiple logistic regression (dependent variable: high level of affectation for each area dimension of burnout).

Results:

a total of 67.5%, 42.7% and 29.9% of respondents presented high levels of emotional exhaustion, depersonalization and low sense of personal accomplishment, respectively. The prevalence of high emotional exhaustion was higher among women and those exposed to COVID-19 patients. Age and seniority were inversely associated with emotional exhaustion and high depersonalization. Multivariate analysis revealed that depression was associated with high depersonalization and low personal accomplishment, anxiety with high emotional exhaustion, and stress with all three areas.

Conclusions:

One year after onset of the pandemic, we detected high levels of burnout in family doctors, particularly in terms of emotional exhaustion. Organizational measures are necessary to protect the mental health of professionals.

Keywords: COVID-19 Pandemic; Cross-Sectional Study; Family Physicians; Primary Health Care; Professional Burnout

INTRODUCCIÓN

Los/las profesionales de Atención Primaria se han visto sometidos a situaciones estresantes desde la eclosión de la pandemia de la COVID-19 en marzo de 20201. Debido a la saturación del sistema sanitario, en los centros de Atención Primaria fue necesario llevar a cabo una serie de cambios para afrontar la nueva situación y las sucesivas olas pandémicas: restricción de la atención presencial, cambios de roles y flujos de trabajo, responsabilidad del cribado y rastreo de casos y controles, asistencia sanitaria en residencias geriátricas y tratamiento domiciliario de pacientes COVID-19 cuando no estaba indicado o no era posible el ingreso hospitalario, incluyendo casos graves y tratamientos paliativos2,3. Todos estos cambios fueron asumidos en situaciones de incertidumbre, sobrecarga de trabajo, exposición a pacientes con COVID-19, escasez de equipos de protección individual, miedo al contagio o a ser vector de contagio. Estos factores, y otros previos, supusieron unas condiciones de práctica clínica extremadamente estresantes para los trabajadores sanitarios en general y para los/las médicos de familia en particular4,5, con un impacto relevante en su salud física y mental4,6,7. Una de las manifestaciones del impacto emocional de la pandemia en los trabajadores sanitarios es el burnout, un fenómeno conocido en este colectivo que conlleva agotamiento mental y emociones y actitudes negativas respecto al trabajo y sus pacientes8-10. El burnout afecta tanto al bienestar de las/los profesionales como a su rendimiento laboral11, comprometiendo la calidad del trabajo y la seguridad del paciente12-14. Por otro lado, en el transcurso de la pandemia también se han constatado sentimientos de responsabilidad profesional y cívica que han surgido entre profesionales de la sanidad como una forma de resiliencia y protección frente a estas situaciones estresantes15,16.

En este contexto, el objetivo del presente estudio fue estimar la prevalencia de burnout en médicos y médicas de familia de Cataluña durante la pandemia de la COVID-19 e identificar los factores sociodemográficos, laborales y de salud mental que se asocian a niveles altos de burnout.

MÉTODOS

Diseño y ámbito

Estudio descriptivo transversal de una muestra de especialistas en Medicina Familiar de Cataluña basado en una encuesta administrada online entre el 18 de junio y el 28 de julio de 2021. El ámbito del estudio es la CAMFiC, que es la principal sociedad científica de Medicina Familiar en Cataluña y representa a la mayoría de profesionales médicos que trabajan en Atención Primaria.

Procedimiento

Se envió un correo electrónico con una invitación a participar a todos los socios (N = 4.700). Se incluía un enlace para acceder a una encuesta ubicada en una plataforma web segura. Durante el período de reclutamiento se enviaron cinco recordatorios.

Tamaño muestral: se calculó una muestra mínima de 350 respuestas, teniendo en cuenta que el 43% de médicas/médicos de familia tuvieron la dimensión de agotamiento emocional del cuestionario MBI elevada en un estudio europeo que incluyó a profesionales de España17. Esta dimensión fue la que obtuvo un porcentaje más alto. Esta estimación se hizo para un nivel de confianza del 95% y una precisión del 5%.

El estudio se diseñó de acuerdo con la Guía de buenas prácticas en investigación en Ciencias de la Salud (Barcelona: Institut Català de la Salut, 2015). El protocolo del estudio fue aprobado por el Comité Ético de Investigación (CEI) del IDIAP Jordi Gol (21/098-PCV; Barcelona, 01/06/2021). Al inicio de la encuesta, se informaba de los objetivos y procedimientos del estudio y se solicitaba el consentimiento explícito de las personas participantes. Al final, se ofrecía una lista de recursos locales donde quienes participaban podían solicitar atención y recibir apoyo psicológico, si lo consideraban necesario.

Mediciones y variables

a) Burnout

Medido con el Maslach Burnout Inventory18,19. Este cuestionario evalúa: 1) agotamiento emocional, definido como el sentimiento de estar exhausto mental y físicamente por los requerimientos del trabajo; 2) despersonalización, con actitudes de frialdad y distanciamiento hacia pacientes y trabajo; y 3) realización personal, que evalúa los sentimientos de autoeficacia y satisfacción con el trabajo. Contiene 22 ítems sobre sentimientos y actitudes del profesional hacia el trabajo que se responden en una escala Likert desde 0 puntos («nunca») hasta 6 puntos («cada día»). La puntuación de cada dimensión se calcula mediante el sumatorio de sus ítems. Estas puntuaciones se categorizan en bajo, medio y alto, según los puntos de corte recomendados por Maslach18 y que fueron utilizados en el estudio europeo EGPRN17: agotamiento emocional bajo (< 14 puntos); agotamiento emocional medio (14-26 puntos), y agotamiento emocional alto (> 26 puntos). Despersonalización baja (< 6 puntos), media (6-9 puntos), y alta (> 9 puntos). Realización personal baja (< 34 puntos), media (34-39 puntos), y alta (> 39 puntos).

b) Estado psicológico

Medido con el cuestionario Depression, Anxiety and Stress Scales (DASS-21)20-22. Contiene tres escalas que evalúan la presencia de síntomas de depresión, ansiedad y estrés. Cada escala tiene siete ítems que se valoran desde 0 puntos («nunca») hasta 3 puntos («casi siempre/siempre»). Cada dimensión se estratifica en normal, leve, moderada, severa o extremadamente severa. Según las instrucciones de puntuación del manual del cuestionario20, los respectivos puntos de corte para la escala de depresión fueron: < 5, 5-6, 7-10, 11-13, > 13; para la escala de ansiedad: < 4, 4, 5-7, 8-9, > 9; y para la escala de estrés: < 8, 8-9, 10-12, 13-16, > 16.

Asimismo, se recogió el antecedente de trastorno psicológico previo.

c) Características sociodemográficas y laborales

Edad, género, estado civil, situación de convivencia familiar (hijos menores o personas dependientes en casa), situación laboral y caracterización del puesto de trabajo (antigüedad, ámbito de trabajo rural o urbano).

d) Antecedente personal y familiar de exposición a COVID-19

Exposición directa a pacientes con COVID-19 por motivos laborales, antecedentes de infección por COVID-19 (infección, enfermedad, hospitalización, cuarentena) o de familiares o personas cercanas que hubieran sufrido la enfermedad.

Análisis estadístico

Se hizo un análisis descriptivo de las características sociodemográficas, laborales y de los resultados en los cuestionarios DASS-21 y MBI. Se calcularon los intervalos de confianza al 95% de los resultados principales. Se compararon los resultados según género mediante chi cuadrado y t de Student para variables categóricas y continuas, respectivamente, una vez comprobados los supuestos de aplicación de cada prueba estadística.

Para valorar qué variables se asocian a un alto grado de afectación en las dimensiones del MBI, se hizo en primer lugar un análisis bivariante con pruebas de chi cuadrado y t de Student. Posteriormente, se hicieron modelos multivariantes de regresión logística para identificar los factores asociados de forma independiente a cada dimensión de burnout. Las variables dependientes fueron tener un alto nivel de afectación, en relación con tenerlo bajo o medio en cada una de las tres dimensiones. Recordamos que en «realización personal» el estrato de puntuación baja corresponde a nivel de afectación alto. Se incluyeron como variables explicativas la edad, el género y aquellas variables con un valor del estadístico p < 0,2 en los análisis bivariantes. Cuando las variables no contribuían a mejorar el ajuste del modelo, se excluían del mismo. Los criterios utilizados para extraer variables del modelo fueron los cambios en la verosimilitud si dicha variable se eliminaba (si resultaba una p > 0,2) y cómo afectaba a la precisión de las estimaciones del resto de variables del modelo. Además, aunque no cumplieran las condiciones anteriores, se decidió mantener en el modelo las variables de ajuste género, edad y puntuación en la escala DASS. Se evaluó el ajuste del modelo global mediante la prueba de bondad de Hosmer-Lemeshow y el porcentaje de personas correctamente clasificadas. La significación estadística se estableció en p < 0,05. Los análisis se hicieron con el paquete estadístico R.

RESULTADOS

Participaron en la encuesta 522 médicas y médicos de familia, lo que representa un 11,1% de la población diana (N = 4.700). Del conjunto de participantes, 413 (79,1%) se identificaron como mujeres y uno reportó género no binario. La edad media fue de 47,0 años (desviación estándar [DE]: 10,4), siendo significativamente más alta en hombres que en mujeres (52,6 (DE: 9,4) versus 45,5 (DE: 10,2); p < 0,001)). El 90,8% ejercían en Atención Primaria, y la inmensa mayoría (el 96,2%) llevaba a cabo tareas asistenciales. La antigüedad media en el puesto de trabajo actual era de 15,1 años en hombres (DE: 9,7) y de 11,0 (DE: 8,3) en mujeres (p = 0,011). El 81,0% trabajaba en un ámbito urbano. En su entorno laboral, un 79,1% refería exposición frecuente o muy frecuente a pacientes COVID-19, y un 24,9% había padecido la enfermedad.

Salud mental

Un 25,4% de las personas participantes tenía síntomas de depresión de intensidad moderada, severa o muy severa. Más de un tercio (36,1%) presentaron ansiedad de moderada a muy severa. El 41,8% presentaron niveles relevantes de estrés (de moderado a muy severo). En las tres dimensiones, las mujeres se ubican con mayor frecuencia que los hombres en los estratos de mayor afectación psicológica, de forma estadísticamente significativa. El 23,3% de participantes tenía antecedentes de trastorno psicológico previo (tabla 1).

Tabla 1. Análisis del burnout y estado psicológico según género. 

TOTAL MUJERES HOMBRES
N % N % N % PA
DASS-21B
Depresión
Normal 293 56,2% 216 52,3% 77 71,3% 0,002
Leve 96 18,4% 86 20,8% 10 9,3%
Moderada 77 14,8% 64 15,5% 13 12,0%
Severa 30 5,8% 23 5,6% 7 6,5%
Extremadamente severa 25 4,8% 24 5,8% 1 0,9%
Ansiedad
Normal 290 55,7% 217 52,5% 73 67,6% 0,023
Leve 43 8,3% 32 7,7% 11 10,2%
Moderada 113 21,7% 99 24,0% 14 13,0%
Severa 37 7,1% 32 7,7% 5 4,6%
Extremadamente severa 38 7,3% 33 8,0% 5 4,6%
Estrés
Normal 227 43,6% 166 40,2% 61 56,5% 0,024
Leve 76 14,6% 61 14,8% 15 13,9%
Moderado 109 20,9% 95 23,0% 14 13,0%
Severo 82 15,7% 67 16,2% 15 13,9%
Extremadamente severo 27 5,2% 24 5,8% 3 2,8%
MASLACH BURNOUT INVENTORY
Agotamiento emocional
Bajo 67 13,4% 39 9,9% 28 26,7% <0,001
Medio 95 19,0% 75 19,0% 20 19,0%
Alto 337 67,5% 280 71,1% 57 54,3%
Despersonalización
Bajo 167 33,5% 131 33,2% 36 34,3% 0,643
Medio 119 23,8% 91 23,1% 28 26,7%
Alto 213 42,7% 172 43,7% 41 39,0%
Realización personal en el trabajo
Bajo 149 29,9% 122 31,0% 27 25,7% 0,003
Medio 159 31,9% 136 34,5% 23 21,9%
Alto 191 38,3% 136 34,5% 55 52,4%
Trastorno psicológico previo a la pandemia 0,075

Los porcentajes se han calculado sobre el total de respuestas válidas de cada variable. Se han sombreado los resultados considerados adversos en este artículo. Se hace notar que en la dimensión «realización personal en el trabajo» el nivel «bajo» corresponde al outcome más adverso.

aTest de chi cuadrado, hombres versus mujeres.

bDepression, Anxiety and Stress Scales, 21 ítems (DASS-21).

Burnout

Más de dos tercios de las personas participantes (67,5%, intervalo de confianza [IC] 95%: 63,2-71,6%) presentaban niveles altos de agotamiento emocional, siendo esta la dimensión de burnout más afectada. El porcentaje de mujeres en el estrato más afectado era significativamente superior al de hombres (71,1% versus 54,3%; p < 0,001). Casi la mitad (42,7%, IC 95%: 38,3-47,2%) se situaba en el estrato de puntuaciones altas en despersonalización, sin diferencias entre sexos, y el 29,9% (IC 95%: 25,9-34,1%) de los participantes presentan niveles bajos de realización personal, siendo más afectadas las mujeres (tabla 1). Un 17,8% (IC 95%: 14,6-21,5%) presentaban afectación simultánea en las tres áreas evaluadas, sin diferencias significativas entre hombres y mujeres (16,2% y 18,3%, respectivamente; p = 0,620).

Nivel de burnout según características sociodemográficas, laborales y de salud mental

Las mujeres presentaron mayor afectación en la dimensión de agotamiento emocional que los hombres. La media de edad y de años de experiencia laboral fue inferior en el grupo con afectación elevada en agotamiento emocional y despersonalización, con relación al grupo con baja o moderada afectación. La exposición frecuente o muy frecuente a pacientes con COVID-19 se asoció a agotamiento emocional alto (tabla 2).

Tabla 2. Análisis bivariante: Asociación de les características sociodemográficas, laborales y de salud con los niveles de burnout en las dimensiones del Maslach Burnout Inventory. 

DIMENSIONES DE BURNOUT (MASLACH BURNOUT INVENTORY)
AGOTAMIENTO EMOCIONAL DESPERSONALIZACIÓN REALIZACIÓN PERSONAL
BAJO/MEDIO ALTO PA BAJA/MEDIANA ALTA PA BAJA MEDIANA/ALTA PA
% % % % % %
Género:
Hombre 45,7% 54,3% 0,001 61,0% 39,0% 0,396 25,7% 74,3% 0,296
Mujer 28,9% 71,1% 56,3% 43,7% 31,0% 69,0%
Edad (media y DE): 49,9 (10,6) 45,3 (10,1) < 0,001 48,7 (10,0) 44,3 (10,6) < 0,001 45,8 (9,6) 47,2 (10,8) 0,166
Convivencia familiar:
Con pareja 33,2% 66,8% 0,487 57,7% 42,3% 0,696 29,3% 70,7% 0,666
Sin pareja 29,6% 70,4% 55,6% 44,4% 31,5% 68,5%
Con hijo/s menores en casa 31,2% 68,8% 0,566 60,8% 39,2% 0,104 32,0% 68,0% 0,282
Sin hijo/s menores en casa 33,6% 66,4% 53,6% 46,4% 27,6% 72,4%
Con persona/s dependientes en casa 29,4% 70,6% 0,700 55,9% 44,1% 0,872 32,4% 67,6% 0,736
Sin persona/es dependientes en casa 32,6% 67,4% 57,3% 42,7% 29,6% 70,4%
Ámbito de trabajo:
Rural 38,3% 61,7% 0,175 66,0% 34,0% 0,057 30,9% 69,1% 0,805
Urbano 31,0% 69,0% 55,2% 44,8% 29,6% 70,4%
Años en el lugar de trabajo (media y DE) 14,1 (9,5) 10,7 (8,1) < 0,001 13,1 (9,1) 10,1 (8,0) < 0,001 10,8 (8,1) 12,2 (8,9) 0,098
Exposición laboral a pacientes con COVID-19:
Frecuente o muy frecuente 29,8% 70,3% 0,018 55,0% 45,0% 0,076 31,0% 69,0% 0,313
Ocasional o ninguno 42,3% 57,7% 64,9% 35,1% 25,8% 74,2%
Antecedente de COVID-19:
32,8% 67,2% 0,953 60,8% 39,2% 0,332 26,4% 73,6% 0,289
No 32,5% 67,5% 55,8% 44,2% 31,4% 68,6%
Antecedente de COVID -19 en un familiar o persona cercana:
30,4% 69,6% 0,220 54,6% 45,4% 0,16 31,3% 68,7% 0,378
No 35,7% 64,3% 61,1% 38,9% 27,6% 72,4%
Antecedente de trastorno psicológico previo:
19,3% 80,7% 0,001 50,0% 50,0% 0,078 34,2% 65,8% 0,229
No 36,5% 63,5% 59,3% 40,7% 28,3% 71,7%
DASS-21b (media y DE):
Depresión 2,2 (2,5) 5,8 (4,2) < 0,001 3,4 (3,4) 6,4 (4,3) < 0,001 6,8 (4,3) 3,7 (3,6) <0,001
Ansiedad 1,6 (1,9) 4,7 (3,6) < 0,001 2,8 (2,9) 4,9 (3,8) <0,001 5,3 (3,6) 3,1 (3,2) <0,001
Estrés 5,5 (3,1) 10,4 (3,9) < 0,001 7,4 (3,8) 10,8 (4,3) <0,001 11,1 (4,3) 7,8 (4,0) <0,001

DE: desviación estándar. Los resultados se expresan como porcentajes si no se indica lo contrario.

aTest de chi cuadrado o t de Student según proceda.

bDepression, Anxiety and Stress Scales, 21 ítems (DASS-21).

Respecto a las variables psicológicas, la puntuación en las escalas de depresión, ansiedad y estrés (DASS-21) fue superior en el grupo con afectación elevada en las tres dimensiones de burnout. Tener antecedentes de un trastorno psicológico previo se asoció significativamente a agotamiento emocional alto (tabla 2).

En los modelos de regresión logística (tabla 3), el género no fue significativo en ninguno de los modelos. Solo la edad y el estado psicológico se asociaron de forma independiente con las diversas dimensiones del burnout: mientras que la edad se asoció de forma inversa a agotamiento emocional y despersonalización altos, la depresión se relacionó con despersonalización alta y realización personal baja; la ansiedad, con agotamiento emocional alto, y el estrés, con las tres dimensiones.

Tabla 3. Modelos multivariantes: asociaciones independientes entre características sociodemográficas, laborales y de salud con los niveles de burnout en las dimensiones del Maslach Burnout Inventory. 

DIMENSIONES DE BURNOUT (MASLACH BURNOUT INVENTORY)
AGOTAMIENTO EMOCIONALa DESPERSONALIZACIÓNa REALIZACIÓN PERSONALb
OR IC 95% P OR IC 95% P OR IC 95% P
Género: mujer (referencia: hombre) 1,03 0,57 1,87 0,930 0,7 0,41 1,19 0,192 0,88 0,51 1,52 0,637
Edad (años) 0,97 0,95 0,99 0,015 0,96 0,94 0,98 <0,001 0,99 0,97 1,01 0,499
Ámbito de trabajo: urbano (referencia: rural) 1,29 0,71 2,36 0,401 1,38 0,81 2,35 0,234 - - -
Exposición a pacientes COVID-19: frecuente o muy frecuente (referencia: ocasional/no) 1,57 0,85 2,93 0,195 - - - - - -
Antecedente de COVID en un familiar o persona cercana (referencia: no) - - - 1,38 0,9 2,1 0,138 - - -
Antecedente de trastorno psicológico previo (referencia: no) 1,58 0,84 2,99 0,158 0,95 0,58 1,56 0,853 - - -
DASS-21c
Depresión 1,08 0,95 1,29 0,230 1,11 1,02 1,21 0,011 1,1 1,01 1,19 0,019
Ansiedad 1,15 1,01 1,3 0,033 1,02 0,92 1,08 0,978 1,05 0,97 1,14 0,192
Estrés 1,33 1,19 1,49 <0,001 1,13 1,04 1,22 0,005 1,09 1 1,19 0,044
Bondad ajuste Hosmer-Lemeshow 0,515 0,089 0,7
Porcentajes correctamente clasificados 80,6 67,4 74,4

IC: intervalo de confianza; OR: odds ratio.

a Variable dependiente: dimensión de burnout con 2 categorías: baja/media (referencia) y alta.

b Variable dependiente: dimensión de burnout con 2 categorías: alta/media (referencia) y baja.

c Depression, Anxiety and Stress Scales, 21 ítems (DASS-21).

DISCUSIÓN

Este estudio analiza el fenómeno del burnout en médicos de familia de Cataluña después de más de un año del inicio de la pandemia de la COVID-19. Hemos observado niveles de burnout inéditos antes de la pandemia4, con una prevalencia del 18% en la afectación simultánea de las tres dimensiones. La prevalencia global de burnout en nuestro estudio es superior a la reportada en un estudio internacional llevado a cabo en 2003 con médicas y médicos de familia de 12 países europeos. En este estudio, la prevalencia global era de un 12% y con esta cifra ya se concluía que esto podía representar un problema relevante para los sistemas sanitarios17. Seda et al.23, en un análisis longitudinal de una muestra de 40 médicas/médicos de familia, documentan bien la progresión en relación con la eclosión de la pandemia: la prevalencia de burnout, definido como una afectación concomitante de las tres dimensiones, pasó de un 10% en 2019 a un 50% en octubre de 2020 (7 meses después de que en España se promulgara el estado de excepción por la pandemia). Esta evolución puede explicarse por las condiciones extremadamente estresantes en que los médicos y médicas de familia han desarrollado su práctica profesional a lo largo de la pandemia3,7,24.

En nuestro estudio, la dimensión más afectada fue el agotamiento emocional, con más de dos terceras partes (67,5%) de la muestra en niveles altos. En comparación, la estimación de afectación en esta dimensión en un metanálisis de prevalencia de burnout en médicos generales fue del 39%9. En el presente estudio, un 42,7% presentaba un nivel alto de despersonalización y un 29,9% se ubicaba en el estrato de baja realización personal, cifras también superiores a las reportadas en el metanálisis antes citado (respectivamente, 31% y 27%).

Al hacer el análisis del burnout desde una perspectiva de género, observamos que las mujeres presentaron peores resultados, concretamente en las dimensiones de agotamiento emocional y de baja realización personal, aunque en los modelos multivariados estas asociaciones no se demostraron. Una relación entre género y burnout era esperable ya que, entre los trabajadores sanitarios, la mayor vulnerabilidad de las mujeres al malestar emocional y a los problemas de salud mental en situaciones de estrés es un hallazgo constante en estudios epidemiológicos9,25, y el sexo femenino es un determinante establecido para desarrollar burnout en la profesión médica9,25.

Tal como se ha descrito en la literatura9,24, hemos observado que la edad se asoció de forma inversa con la afectación por burnout, concretamente en las dimensiones agotamiento emocional y despersonalización. En los modelos multivariados, una menor edad supuso mayor riesgo de burnout. Probablemente, con la edad y la experiencia profesional se van desarrollando mecanismos eficientes de afrontamiento de las situaciones estresantes que protegen contra los resultados psicológicos adversos.

Respecto a las variables relacionadas con la salud mental, hemos encontrado que una cuarta parte de los participantes tenían niveles significativos de depresión, un tercio de ansiedad y cerca de la mitad niveles de estrés relevantes. Estos altos niveles de sufrimiento psicológico eran esperables y concuerdan con los resultados de otros estudios en trabajadores sanitarios de diversos perfiles profesionales y niveles asistenciales6,7,26. Además de lo que estos resultados suponen en términos de deterioro de la salud mental, estas variables se asocian de forma consistente con la presencia de burnout y, consecuentemente, con la calidad del ejercicio profesional.

El presente estudio tiene limitaciones que conviene considerar al interpretar sus resultados. Primera, la baja tasa de respuesta podría limitar su validez. Esta limitación es intrínseca al procedimiento basado en listas de distribución de correos electrónicos institucionales y encuestas online27-29. Segunda, la participación voluntaria puede introducir un sesgo de selección cuya dirección es difícil de predecir: los individuos más afectados pueden sentirse interpelados a responder, pero no podemos descartar que estos individuos sean reticentes a participar, por desmotivación o por evitación. Tercera, un diseño transversal no permite establecer una relación causal entre las variables explicativas y los resultados, aunque puede ser útil para formular hipótesis que sirvan de base de estudios prospectivos o de intervención. Y cuarta, los resultados reportados corresponden a una muestra de médicas/médicos de familia de Cataluña en una situación epidémica concreta de la pandemia: 14 meses después de su inicio, con diversos indicadores de fatiga pandémica en las/los trabajadores de la sanidad30 y coincidiendo con la eclosión brusca e inesperada de una quinta ola de contagios que multiplicó por 14 la incidencia acumulada en 2 semanas en Cataluña, pasando de 90 casos/100.000 habitantes el 18 de junio a 1.267 casos/100.000 habitantes el 20 de julio -cuando se llegó al pico de incidencia-31. Por tanto, las generalizaciones o las extrapolaciones a otros momentos, ámbitos geográficos o institucionales deben hacerse con cautela. Además, al interpretar los resultados, hay que tener en cuenta que 8 de cada 10 participantes eran mujeres. Esto, lejos de suponer un sesgo, es un reflejo de la mayor presencia femenina en las profesiones sanitarias y, particularmente, en la Medicina Familiar32.

Implicaciones prácticas

El burnout es una condición muy relevante no solamente como expresión de malestar y sufrimiento emocional del médico o la médica, sino porque se asocia con menos eficacia en el trabajo y con mayor probabilidad de errores33.

Es necesario que desde las instituciones sanitarias se lleve a cabo una monitorización proactiva del estado psicológico de las/los profesionales para detectar de forma precoz necesidades y vulnerabilidades, así como para facilitar el acceso a intervenciones efectivas para aumentar la resiliencia personal y grupal34,35. Pero también hacen falta cambios en las estructuras organizativas, en el entorno laboral y en las condiciones de trabajo36-38. En la medida en que se están gestionando situaciones nuevas y cambiantes, habrá que evaluar en un entorno de práctica clínica la utilidad y la efectividad de las intervenciones preventivas o terapéuticas que se proponen y la mejor manera de implementarlas39.

AGRADECIMIENTOS

Este estudio ha sido posible gracias a la generosa colaboración de todos los/las médicos de Atención Primaria que participaron en la encuesta en tiempos extremadamente exigentes. Agradecemos a la Societat Catalana de Medicina Familiar i Comunitària (CAMFiC) y al Institut Universitari per a la Recerca a l'Atenció Primària de Salut Jordi Gol i Gurina (IDIAP Jordi Gol) su iniciativa y apoyo en el desarrollo de este estudio. Agradecemos a Anna Moleras, Joan Lozano, Claudia Cañigueral y Alex Febrero el apoyo brindado en la gestión de la encuesta.

BIBLIOGRAFÍA

1. Rawaf S, Allen LN, Stigler FL, Kringos D, Quezada Yamamoto H, van Weel C; Global Forum on Universal Health Coverage and Primary Health Care. Lessons on the COVID-19 pandemic, for and by primary care professionals worldwide. Eur J Gen Pract. 2020;26(1):129-33. doi: 10.1080/13814788.2020.1820479. [ Links ]

2. Muñoz MA, López-Grau M. Lessons learned from the approach to the COVID-19 pandemic in urban primary health care centres in Barcelona, Spain. Eur J Gen Pract. 2020;26:106-7. doi: 10.1080/13814788.2020. [ Links ]

3. Fernández-Aguilar C, Casado-Aranda LA, Farrés Fernández M, Minué Lorenzo S. Has COVID-19 changed the workload for primary care physicians? The case of Spain. Fam Pract. 2021:38(6):780-5. doi: 10.1093/fampra/cmab028. [ Links ]

4. Jefferson L, Golder S, Heathcote C, Avila AC, Dale V, Essex H, et al. GP wellbeing during the COVID-19 pandemic: a systematic review. Br J Gen Pract. 2022;72(718):e325-e333. doi: 10.3399/BJGP.2021.0680. [ Links ]

5. Lai J, Ma S, Wang Y, Cai Z, Hu J, Wei N, et al. Factors Associated With Mental Health Outcomes Among Health Care Workers Exposed to Coronavirus Disease 2019. JAMA Netw Open. 2020;3(3):e203976. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.3976. [ Links ]

6. Aragonès E, Cura-González ID, Hernández-Rivas L, Polentinos-Castro E, Fernández-San-Martín MI, López-Rodríguez JA, et al; MINDCOVID-19 research group. Psychological impact of the COVID-19 pandemic on primary care workers: a cross-sectional study. Br J Gen Pract. 2022;72(720):e501-e510. doi: 10.3399/BJGP.2021.0691. [ Links ]

7. Alonso J, Vilagut G, Mortier P, Ferrer M, Alayo I, Aragón-Peña A, et al. Mental health impact of the first wave of COVID-19 pandemic on Spanish healthcare workers: A large cross-sectional survey. Rev Psiquiatr Salud Ment (Engl Ed). 2021;14(2):90-105. doi: 10.1016/j.rpsm.2020.12.001. [ Links ]

8. Imo UO. Burnout and psychiatric morbidity among doctors in the UK: a systematic literature review of prevalence and associated factors. BJPsych Bull. 2017;41(4):197-204. doi: 10.1192/pb.bp.116.054247. [ Links ]

9. Karuna C, Palmer V, Scott A, Gunn J. Prevalence of burnout among GPs: a systematic review and meta-analysis. Br J Gen Pract. 2022;72(718):e316-e324. doi: 10.3399/BJGP.2021.0441. [ Links ]

10. Kopacz MS, Ames D, Koenig HG. It's time to talk about physician burnout and moral injury. Lancet Psychiatry. 2019;6(11):e28. doi: 10.1016/S2215-0366(19)30385-2. [ Links ]

11. Salvagioni DAJ, Melanda FN, Mesas AE, González AD, Gabani FL, Andrade SM. Physical, psychological and occupational consequences of job burnout: A systematic review of prospective studies. PLoS One. 2017;12(10):e0185781. doi: 10.1371/journal.pone.0185781. [ Links ]

12. Hall LH, Johnson J, Watt I, Tsipa A, O'Connor DB. Healthcare Staff Wellbeing, Burnout, and Patient Safety: A Systematic Review. PLoS One. 2016;11(7):e0159015. doi: 10.1371/journal.pone.0159015. [ Links ]

13. Panagioti M, Geraghty K, Johnson J, Zhou A, Panagopoulou E, Chew-Graham C, et al. Association Between Physician Burnout and Patient Safety, Professionalism, and Patient Satisfaction: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Intern Med. 2018;178(10):1317-31. doi: 10.1001/jamainternmed.2018.3713. [ Links ]

14. Dewa CS, Jacobs P, Thanh NX, Loong D. An estimate of the cost of burnout on early retirement and reduction in clinical hours of practicing physicians in Canada. BMC Health Serv Res. 2014;14:254. doi: 10.1186/1472-6963-14-254. [ Links ]

15. Vilovic T, Bozic J, Zuzic Furlan S, Vilovic M, Kumric M, Martinovic D, et al. Mental Health Well-Being and Attitudes on Mental Health Disorders among Family Physicians during COVID-19 Pandemic: A Connection with Resilience and Healthy Lifestyle. J Clin Med. 2022;11(2):438. doi: 10.3390/jcm11020438. [ Links ]

16. Goddard AF, Patel M. The changing face of medical professionalism and the impact of COVID-19. Lancet. 2021;397(10278):950-2. doi: 10.1016/S0140-6736(21)00436-0. [ Links ]

17. Soler JK, Yaman H, Esteva M, Dobbs F, Asenova RS, Katic M, et al; European General Practice Research Network Burnout Study Group. Burnout in European family doctors: the EGPRN study. Fam Pract. 2008;25(4):245-65. doi: 10.1093/fampra/cmn038. [ Links ]

18. Maslach C, Jackson SE, Leiter MP. Maslach Burnout Inventory manual. 3th ed. Palo Alto, California: Consulting Psychologists Press; 1996. [ Links ]

19. Gil-Monte PR. Factorial validity of the Maslach Burnout Inventory (MBI-HSS) among Spanish professionals. Rev Saude Publica. 2005;39(1):1-8. doi: 10.1590/s0034-89102005000100001. [ Links ]

20. Lovibond SH, Lovibond PF. Manual for the Depression Anxiety & Stress Scales. 2nd ed. Sydney: Psychology Foundation of Australia; 1995. [ Links ]

21. Daza P, Novy DM, Stanley MA, Averill P. The depression anxiety stress scale-21: Spanish translation and validation with a Hispanic sample. J Psychopathol Behav Assess. 2002;24:195-205. doi: 10.1023/A:1016014818163. [ Links ]

22. Bados A, Solanas A, Andrés R. Psychometric properties of the Spanish version of Depression, Anxiety and Stress Scales (DASS). Psicothema. 2005;17(4):679-83. [ Links ]

23. Seda-Gombau G, Montero-Alía JJ, Moreno-Gabriel E, Torán-Monserrat P. Impact of the COVID-19 Pandemic on Burnout in Primary Care Physicians in Catalonia. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(17):9031. doi: 10.3390/ijerph18179031. [ Links ]

24. Amoafo E, Hanbali N, Patel A, Singh P. What are the significant factors associated with burnout in doctors? Occup Med (Lond). 2015;65(2):117-21. doi: 10.1093/occmed/kqu144. [ Links ]

25. López-Atanes M, Pijoán-Zubizarreta JI, González-Briceño JP, Leonés-Gil EM, Recio-Barbero M, González-Pinto A, et al. Gender-Based Analysis of the Psychological Impact of the COVID-19 Pandemic on Healthcare Workers in Spain. Front Psychiatry. 2021;12:692215. doi: 10.3389/fpsyt.2021.692215. [ Links ]

26. Xiong N, Fritzsche K, Pan Y, Löhlein J, Leonhart R. The psychological impact of COVID-19 on Chinese healthcare workers: a systematic review and meta-analysis. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol. 2022;57(8):1515-29. doi: 10.1007/s00127-022-02264-4. [ Links ]

27. Cho YI, Johnson TP, Vangeest JB. Enhancing surveys of health care professionals: a meta-analysis of techniques to improve response. Eval Health Prof. 2013;36(3):382-407. doi: 10.1177/0163278713496425. [ Links ]

28. Hlatshwako TG, Shah SJ, Kosana P, Adebayo E, Hendriks J, Larsson EC, et al. Online health survey research during COVID-19. Lancet Digit Health. 2021;3(2):e76-e77. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00002-9. [ Links ]

29. Nayak MSDP, Narayan KA. Strengths and weaknesses of online surveys. J Humanit Soc Sci. 2019; 24(5):31-8. doi: 10.9790/0837-2405053138. [ Links ]

30. Whelehan DF, Algeo N, Brown DA. Leadership through crisis: fighting the fatigue pandemic in healthcare during COVID-19. BMJ Leader 2021;5:108-12. doi: 10.1136/leader-2020-000419. [ Links ]

31. SIVIC-Sistema d'Informació per a la Vigilància d'Infeccions a Catalunya. [Internet]. COVID-19 - Diagnòstics AP [acceso 03/08/2022]. Disponible en: https://sivic.salut.gencat.cat/covidLinks ]

32. Eurostat [Internet]. Majority of health jobs held by women. 2021 March 8 [acceso 03/08/2022]. Disponible en: https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/-/edn-20210308-1Links ]

33. Wallace JE, Lemaire JB, Ghali WA. Physician wellness: a missing quality indicator. Lancet. 2009;374(9702):1714-21. doi: 10.1016/S0140-6736(09)61424-0. [ Links ]

34. Pollock A, Campbell P, Cheyne J, Cowie J, Davis B, McCallum J, et al. Interventions to support the resilience and mental health of frontline health and social care professionals during and after a disease outbreak, epidemic or pandemic: a mixed methods systematic review. Cochrane Database Syst Rev. 2020;11(11):CD013779. doi: 10.1002/14651858.CD013779. [ Links ]

35. Heath C, Sommerfield A, von Ungern-Sternberg BS. Resilience strategies to manage psychological distress among healthcare workers during the COVID-19 pandemic: a narrative review. Anaesthesia. 2020;75(10):1364-71. doi: 10.1111/anae.15180. [ Links ]

36. Buselli R, Corsi M, Veltri A, Baldanzi S, Chiumiento M, Lupo ED, et al. Mental health of Health Care Workers (HCWs): a review of organizational interventions put in place by local institutions to cope with new psychosocial challenges resulting from COVID-19. Psychiatry Res. 2021;299:113847. doi: 10.1016/j.psychres.2021.113847. [ Links ]

37. Kuruvilla S, Hinton R, Boerma T, Bunney R, Casamitjana N, Cortez R, et al; PMNCH Multisectoral Collaboration Study Group. Business not as usual: how multisectoral collaboration can promote transformative change for health and sustainable development. BMJ. 2018;363:k4771. doi: 10.1136/bmj.k4771. [ Links ]

38. Wanat M, Hoste M, Gobat N, Anastasaki M, Böhmer F, Chlabicz S, et al. Transformation of primary care during the COVID-19 pandemic: experiences of healthcare professionals in eight European countries. Br J Gen Pract. 2021;71(709):e634-e642. doi: 10.3399/BJGP.2020.1112. [ Links ]

39. Rochfort A, Collins C, Burgers J. Emotional distress, occupational stress and burnout among Family Doctors in Europe: Monitoring and testing of interventions is required. Eur J Gen Pract. 2021;27(1):271-3. doi: 10.1080/13814788.2021.1985998. [ Links ]

Grupo de Investigación Burnout-MF:Maria Isabel Fernández-San-Martín (IDIAPJGol), Roser Masa-Font (IDIAPJGol), Enric Aragonès (IDIAPJGol), Maria Rodríguez-Barragán (IDIAPJGol), Francisco Martín-Luján (IDIAPJGol), Mònica Solanes (CAMFiC), Anna Berenguera (IDIAPJGol), Josep Basora (IDIAPJGol), Antoni Sisó (CAMFiC).

Recibido: 18 de Octubre de 2022; Aprobado: 25 de Mayo de 2023

Correspondencia: Enric Aragonès. CAP Constantí. C/ dels Horts, n.º 6. 43120 Constantí. Tarragona (España). Correo electrónico: earagones.tgn.ics@gencat.cat

Creative Commons License Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons