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INTRODUCCIÓN
La Atención Primaria (AP) se define como la asistencia sanitaria esencial, accesible a toda la comunidad, en todas las etapas del desarrollo, con coste asequible y espíritu de autorresponsabilidad y autodeterminación. Es el núcleo del sistema sanitario. En la declaración de Astana de 2018, se continúa enfatizando en la atención accesible, universal y sostenible1,2. La pandemia por la COVID-19 ha puesto de manifiesto la precariedad de nuestra AP, que no cuenta con los recursos necesarios para hacer frente a la salud poblacional3.
El agotamiento de recursos laborales puede producir síndrome de burnout, una patología psíquica, física y emocional que deriva del estrés crónico en el trabajo que no se ha manejado con éxito4. Descrito por Freudemberger en 19745 e incluido en la Clasificación Internacional de Enfermedades de la Organización Mundial de la Salud en 20194, lo definen tres aspectos, medibles por el cuestionario Maslach Burnout Inventory (MBI), validado en España6:
Los profesionales sanitarios son vulnerables a padecerlo, derivando en una desvalorización de la relación médico-paciente y en una reducción de la calidad asistencial7. Las estrategias individuales u organizativas pueden reducir el burnout en el colectivo médico8.
El burnout en AP ha sido documentado en enfermería9-13 y medicina9,14-16. En 2018, el Medscape Family Physician Lifestyle Report señalaba que el 50% del colectivo médico de AP padecían burnout17. Asimismo, un metanálisis de 2018 documentó en enfermería de AP un 28% de CE alto, 15% de DP alta y 31% de baja RP11.
El estudio de este síndrome en centros de salud acreditados para formación sanitaria especializada puede ser aún de mayor utilidad por las repercusiones que podría tener sobre el personal en formación18. No ser tutor de residentes se ha descrito como factor de riesgo de burnout9. Además, se han descrito niveles altos de burnout en trabajadores en primera línea durante la pandemia19.
Por ello, el objetivo principal del presente estudio es estimar la prevalencia de burnout entre profesionales de medicina y enfermería de AP de los centros de salud acreditados de dos áreas de salud de la provincia de Alicante durante la pandemia por la COVID-19 (entre la segunda y la tercera ola). Como objetivo secundario, queremos identificar las variables sociodemográficas y laborales que podrían estar asociadas.
MATERIAL Y MÉTODOS
Se hizo un estudio observacional, descriptivo, transversal y multicéntrico.
Se incluyó a todos los profesionales de medicina y enfermería de AP de los centros de salud acreditados de dos áreas de salud de Alicante (Elda y Alicante-San Juan).
Se seleccionó a toda la población diana que cumplía con los criterios de inclusión (n = 233), no precisando cálculo de tamaño muestral. Las personas que no contestaron alguno de los ítems de la encuesta proporcionada fueron excluidas.
El instrumento de medición fue una encuesta online realizada utilizando Microsoft Office 365, según cauces aprobados por la Consejería de Sanidad de la Comunidad Valenciana.
La encuesta se hizo llegar entre noviembre de 2020 y febrero de 2021 a los profesionales de enfermería y medicina mediante correo electrónico institucional a través del coordinador o coordinadora del centro de salud y por redes sociales. Los participantes fueron informados de los objetivos del estudio y del carácter voluntario de su colaboración, respetando la intimidad y confidencialidad de sus datos. Se adjuntó la hoja de Información al profesional participante y el consentimiento informado.
La presencia de burnout se midió con el MBI. Se consideraron niveles altos de burnout las puntuaciones elevadas en CE y DP y bajas en RP.
Se consideró afectación grave si se cumplían los tres criterios (CE > 26, DP > 9 y RP < 34) y moderada-grave si se cumplían uno o dos criterios. En caso de obtener puntuaciones de CE y DP bajas y RP altas, no existía burnout. Además, se recogieron variables sociodemográficas y laborales que podrían estar asociadas.
Se realizó un análisis descriptivo de las variables cualitativas mediante cálculo de frecuencias. Se estudiaron los factores asociados a niveles altos de burnout para cada subescala mediante tablas de contingencia. Para el análisis de la asociación entre variables cualitativas, se empleó la comparación de proporciones (Chi-cuadrado). Al analizar cinco variables dependientes, se hizo ajuste del error tipo I mediante el método de Bonferroni, dividiendo el error tipo I fijado a priori entre el número de comparaciones a realizar: 0,05/5 = 0,01. El nivel de significación estadística se estableció para valores de p < 0,01. El análisis estadístico se hizo con el programa IBM SPSS versión 26.
El proyecto fue aprobado por los comités de ética de Elda y San Juan. La investigación cumplió con las salvaguardas éticas de la Declaración de Helsinki y la legislación española sobre investigación clínica en humanos. Todos los datos siguen el cumplimiento de la Ley Orgánica 3/2018, de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales.
RESULTADOS
Se recibieron 125 cuestionarios. El porcentaje de respuesta fue del 54%, similar a estudios de esta índole. Un 44,8% de profesionales pertenecían al Área de Salud de Elda y un 55,2% al Área de Salud de San Juan. El grupo estudiado estaba compuesto por un 71,2% de mujeres y un 28,8% de hombres. Por grupos profesionales, 64,8% pertenecían al ámbito de la medicina y 35,2% al de enfermería.
El 49,6% de participantes tenían edades mayores de 50 años y el 46,4% una plaza en propiedad. Respecto a la realización de guardias, el 62,4% no hacía ninguna frente el 9,6% que hacía cuatro o más al mes. El 55,2% no había sido nunca tutor de residentes frente al 12,8% que llevaba más de 8 años siéndolo. El 43,2% de profesionales de medicina asumía más de 1.500 pacientes en el cupo.
En relación con el burnout en el conjunto de profesionales de AP, la dimensión más afectada fue el CE, obteniéndose una prevalencia del 56,8%; la DP fue elevada en el 39,2%; por último, el porcentaje de RP baja fue del 36% (tabla 1). Se constató afectación de dos o más subescalas (burnout moderado-grave) en medicina, de forma estadísticamente significativa (p = 0,002). La afectación de las tres dimensiones (burnout grave) fue mayor en el grupo de profesionales de medicina, pero de forma no significativa (tabla 2).
Tabla 1. Descriptivo de la muestra. Características sociodemográficas y Maslach Burnout Inventory de la población estudiada
| CARACTERÍSTICAS SOCIODEMOGRÁFICAS Y MBI DE LA POBLACIÓN ESTUDIADA | N | PORCENTAJE | |
|---|---|---|---|
| Cansancio emocional | Bajo-moderado ≤ 26 | 54 | 43,2% |
| Alto > 26 | 71 | 56,8% | |
| Despersonalización | Bajo-moderado ≤ 9 | 76 | 60,8% |
| Alto > 9 | 49 | 39,2% | |
| Realización personal | Moderado-alto ≥ 34 | 80 | 64,0% |
| Bajo < 34 | 45 | 36,0% | |
| Edad | < 30 años | 15 | 12,0% |
| 30-39 años | 20 | 16,0% | |
| 40-49 años | 28 | 22,4% | |
| Más de 50 años | 62 | 49,6% | |
| Sexo | Hombre | 36 | 28,8% |
| Mujer | 89 | 71,2% | |
| Estado civil | En pareja | 91 | 74,0% |
| Solo | 32 | 26,0% | |
| Ámbito asistencial | Enfermería | 44 | 35,2% |
| Medicina | 81 | 64,8% | |
| Departamento | Elda | 56 | 44,8% |
| San Juan | 69 | 55,2% | |
| Tipo de contrato | Eventual | 21 | 16,8% |
| Interino | 46 | 36,8% | |
| Plaza en propiedad | 58 | 46,4% | |
| Tiempo de trabajo | < 10 años | 24 | 19,2% |
| 10-20 años | 36 | 28,8% | |
| > 20 años | 65 | 52,0% | |
| Número de pacientes en cupo | < 1.500 medicina | 19 | 15,2% |
| < 3.000 enfermería | 13 | 10,4% | |
| > 1.500 medicina | 54 | 43,2% | |
| > 3.000 enfermería | 12 | 9,6% | |
| Sin cupo | 27 | 21,6% | |
| Número de pacientes al día | < 15 enfermería | 5 | 4,0% |
| < 35 medicina | 20 | 16,0% | |
| > 15 enfermería | 39 | 31,2% | |
| > 35 medicina | 61 | 48,8% | |
| Número de guardias | 1-3 guardias | 35 | 28,0% |
| 4 guardias al mes o mas | 12 | 9,6% | |
| Sin guardias | 78 | 62,4% | |
| Años como tutor o tutora | 1-4 | 29 | 23,2% |
| 5-8 | 11 | 8,8% | |
| > 8 años | 16 | 12,8% | |
| Nunca | 69 | 55,2% | |
MBI: Maslach Burnout Inventory.
Tabla 2. Prevalencia de burnout alto según afectación de dimensiones en cada uno de los grupos profesionales
| 0 O 1 DIM | ≥ 2 DIM | P-VALOR | 0, 1 O 2 DIM | 3 DIM | P-VALOR | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| n | % | n | % | n | % | n | % | ||||
| Ámbito asistencial | Enfermería | 35 | 79,5% | 9 | 20,5% | 0,002a | 39 | 88,6% | 5 | 11,4% | 0,177 |
| Medicina | 42 | 51,9% | 39 | 48,1% | 64 | 79,0% | 17 | 21,0% | |||
Dim: dimensiones.
ap < 0,01.
Se comparó el porcentaje de burnout en cada subescala con las variables sociodemográficas y laborales de interés. Se objetivó mayor prevalencia de CE alto a mayor número de pacientes al día por profesional (51,3% de CE alto en > 15 pacientes/día en enfermería y 68,9% en > 35 pacientes/día en medicina, p = 0,025). En cuanto a la subescala DP, se evidenció mayor prevalencia en aquellos sujetos que llevaban trabajando entre 10 y 20 años (55,6%, p = 0,033). Se constató mayor prevalencia de baja RP en aquellos profesionales con contratos interinos (52,2%, p = 0,011). Los resultados se muestran en la tabla 3.
Tabla 3. Porcentaje de burnout en cada subescala según las variables de interés. Se consideró un nivel de significación estadística si p < 0,01
| PORCENTAJE DE BURNOUT EN CADA SUBESCALA SEGÚN LAS VARIABLES DE INTERÉS | CE ALTO > 26 | P-VALOR | DP ALTA > 9 | RP BAJA < 34 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| N | % | N | % | P-VALOR | N | % | P-VALOR | |||
| Edad | < 30 años | 7 | 46,7% | 0,456 | 5 | 33,3% | 0,463 | 4 | 26,7% | 0,734 |
| 30-39 años | 9 | 45,0% | 11 | 55,0% | 9 | 45,0% | ||||
| 40-49 años | 18 | 64,3% | 10 | 35,7% | 10 | 35,7% | ||||
| Más de 50 años | 37 | 59,7% | 23 | 37,1% | 22 | 35,5% | ||||
| Sexo | Hombre | 17 | 47,2% | 0,169 | 16 | 44,4% | 0,445 | 16 | 44,4% | 0,211 |
| Mujer | 54 | 60,7% | 33 | 37,1% | 29 | 32,6% | ||||
| Estado civil | En pareja | 49 | 53,8% | 0,396 | 34 | 37,4% | 0,344 | 35 | 38,5% | 0,294 |
| Solo | 20 | 62,5% | 15 | 46,9% | 9 | 28,1% | ||||
| Ámbito asistencial | Enfermería | 21 | 47,7% | 0,131 | 13 | 29,5% | 0,103 | 12 | 27,3% | 0,134 |
| Medicina | 50 | 61,7% | 36 | 44,4% | 33 | 40,7% | ||||
| Departamento | Elda | 32 | 57,1% | 0,944 | 22 | 39,3% | 0,986 | 18 | 32,1% | 0,418 |
| San Juan | 39 | 56,5% | 27 | 39,1% | 27 | 39,1% | ||||
| Tipo de contrato | Eventual | 8 | 38,1% | 0,076 | 9 | 42,9% | 0,204 | 4 | 19,0% | 0,011 |
| Interino | 31 | 67,4% | 22 | 47,8% | 24 | 52,2% | ||||
| Fijo | 32 | 55,2% | 18 | 31,0% | 17 | 29,3% | ||||
| Tiempo de trabajo | < 10 años | 11 | 45,8% | 0,265 | 10 | 41,7% | 0,033 | 7 | 29,2% | 0,421 |
| 10-20 años | 24 | 66,7% | 20 | 55,6% | 16 | 44,4% | ||||
| > 20 años | 36 | 55,4% | 19 | 29,2% | 22 | 33,8% | ||||
| Número de pacientes en el cupo | < 1.500 med | 11 | 57,9% | 0,258 | 8 | 42,1% | 0,254 | 5 | 26,3% | 0,116 |
| < 3.000 enf | 4 | 30,8% | 2 | 15,4% | 5 | 38,5% | ||||
| > 1.500 med | 35 | 64,8% | 25 | 46,3% | 26 | 48,1% | ||||
| > 3.000 enf | 7 | 58,3% | 3 | 25,0% | 2 | 16,7% | ||||
| Sin cupo | 14 | 51,9% | 11 | 40,7% | 7 | 25,9% | ||||
| Número de pacientes al día | < 15 enf | 1 | 20,0% | 0,025 | 0 | 0,0% | 0,191 | 1 | 20,0% | 0,431 |
| < 35 med | 8 | 40,0% | 8 | 40,0% | 7 | 35,0% | ||||
| > 15 enf | 20 | 51,3% | 13 | 33,3% | 11 | 28,2% | ||||
| > 35 med | 42 | 68,9% | 28 | 45,9% | 26 | 42,6% | ||||
| Número de guardias | 1-3 guardias | 16 | 45,7% | 0,290 | 16 | 45,7% | 0,387 | 13 | 37,1% | 0,882 |
| 4 guardias al mes o más | 7 | 58,3% | 6 | 50,0% | 5 | 41,7% | ||||
| Sin guardias | 48 | 61,5% | 27 | 34,6% | 27 | 34,6% | ||||
| Años como tutor o tutora | 1-4 | 20 | 69,0% | 0,455 | 10 | 34,5% | 0,906 | 14 | 48,3% | 0,151 |
| 5-8 | 5 | 45,5% | 4 | 36,4% | 6 | 54,5% | ||||
| > 8 años | 9 | 56,3% | 6 | 37,5% | 4 | 25,0% | ||||
| Nunca | 37 | 53,6% | 29 | 42,0% | 21 | 30,4% | ||||
CE: cansancio emocional; DP: despersonalización; enf: enfermería; med: medicina; RP: realización personal.
DISCUSIÓN
El presente trabajo ha encontrado una elevada prevalencia de burnout en los profesionales de la salud de AP de la población descrita, destacando especialmente los niveles elevados de CE (56,8% de CE alto, 39,2% de DP elevada y 36% de baja RP). La prevalencia ha sido algo superior a estudios previos9,10-13. En estudios recientes realizados durante la pandemia también se han documentado niveles más altos de burnout en profesionales sanitarios19.
Al igual que en otros estudios, la afectación de dos subescalas (burnout moderado-grave) ha sido mayor en el colectivo de medicina, de forma estadísticamente significativa (p = 0,002)9.
En concordancia con publicaciones nacionales, el perfil del profesional ha presentado las siguientes características: experiencia laboral amplia9,13-16, mayoritariamente mujeres9,13, con pareja9,13,15,16, con contrato fijo9,13-16, sin residentes a su cargo9,14,15 y con elevada presión asistencial9,13-15.
En nuestro trabajo no hallamos asociación estadísticamente significativa entre el burnout y las variables sociodemográficas, lo mismo que en otros estudios14. Con respecto a las variables laborales, al igual que en otros trabajos, encontramos diferencias para niveles altos de CE y elevada presión asistencial (p < 0,05)14,15 y 10-20 años trabajados con niveles altos de DP (p < 0,05)13, aunque en nuestro estudio no alcanzan la significación estadística. Además, objetivamos baja RP en sujetos con contratos interinos (p = 0,011).
No se observa un patrón definido sobre el resto de las variables estudiadas, lo que podría estar relacionado con el tamaño muestral.
Existen varias limitaciones: las inherentes a estudios transversales, que excluyen la evaluación de temporalidad y la relación de causalidad; los sujetos podrían haberse sentido observados (efecto Hawthorne); los datos «número de pacientes al día y en cupo» fueron suministrados por los profesionales (sesgo de memoria). La comparabilidad con otros trabajos podría verse afectada por condiciones sociodemográficas distintas. Por último, la baja tasa de respuesta puede no representar de forma adecuada a la población y estar detrás de no haber detectado claramente factores asociados al burnout por baja potencia estadística.
Este trabajo pone de manifiesto la elevada prevalencia de burnout en profesionales de AP en pandemia y permite formular hipótesis sobre las variables que podrían estar relacionadas.
Además, permite plantear, la posibilidad de disminuirlo mediante acciones individuales (abordaje racional de problemas), sociales (soporte social, trabajo multidisciplinar) y laborales u organizativas (reducir cupos, aminorar carga burocrática, fomentar la autonomía y participación en toma de decisiones, optimizar la comunicación entre niveles asistenciales). Finalmente, destaca la importancia de introducir estas medidas, aún más, en tiempo de pandemia.
