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Guillermo Arturo Cañadas de la Fuente, Luis Manuel Lozano Fernández, Emilia Inmaculada de la Fuente Solana, Cristina Vargas Pecino, Lorena Saldaña
El síndrome de Burnout tiene una alta incidencia en profesionales que realizan una labor asistencial o social, lo que implica que el deterioro de su calidad de vida laboral afecta a su propia salud, a la organización en la que desarrollan su trabajo y también, a través de los beneficiarios del mismo, a la sociedad. Las graves consecuencias de padecer Burnout justifican la existencia de muchas investigaciones sobre dicho constructo y sobre la identificación de los grupos de riesgo asociados al mismo. El presente trabajo tiene un doble objetivo, por una parte comparar los niveles de Burnout en posibles grupos de riesgo entre los profesionales sanitarios; y por otra, realizar las comparaciones utilizando procedimientos de análisis estadístico clásico y bayesiano. Participan 108 profesionales que trabajan en atención psico-socio-sanitaria, en dos centros de la Diputación de Granada. Todos ellos respondieron, de forma anónima e individual, a un cuadernillo en el que se incluyen datos personales así como la adaptación a población española del Maslach Burnout Inventory (MBI). Se utilizan análisis de varianza clásico y bayesiano en la identificación de factores de riesgo asociados a diferentes niveles de Burnout. Se comprueba que la información ofrecida por el procedimiento bayesiano permite complementar la ofrecida por el procedimiento clásico.
Burnout syndrome has a high incidence among professional healthcare and social workers. This leads to deterioration in the quality of their working life and affects their health, the organization where they work and, via their clients, society itself. Given these serious effects, many studies have investigated this construct and identified groups at increased risk of the syndrome. The present work has 2 main aims: to compare burnout levels in potential risk groups among professional healthcare workers; and to compare them using standard and Bayesian statistical analysis. The sample consisted of 108 psycho-social care workers based at 2 centers run by the Granada Council in Spain. All participants, anonymously and individually, filled in a booklet that included questions on personal information and the Spanish adaptation of the Maslach Burnout Inventory (MBI). Standard and Bayesian analysis of variance were used to identify the risk factors associated with different levels of burnout. It was found that the information provided by the Bayesian procedure complemented that provided by the standard procedure.
