3.1. Fonte de dados e caracterização da amostra
A população em estudo consistiu em todos os 726 médicos internos de Medicina Geral e Familiar da Região Norte. O convite para participar no estudo foi-lhes enviado para o seu email institucional através da Coordenação de Internato de Medicina Geral e Familiar da Zona Norte (CIMGFZN). Além disso, a divulgação do mesmo foi ainda promovida pela Associação de Internos de Medicina Geral e Familiar da Zona Norte (AIMGFZN), através de email e redes sociais, para todos os sócios. Os questionários foram anónimos e apenas acessíveis aos dois elementos envolvidos neste trabalho.
A recolha de dados decorreu entre 29 de junho e 17 de julho de 2020 e foi obtida através de um questionário eletrónico, vide Anexo I, constituído por três partes: caracterização sociode- mográfica, avaliação da satisfação global e medição do burnout através da aplicação do MBI- HSS (Maslach Burnout Inventory – Human Services Survey).
Os dados sociodemográficos avaliados foram: género, idade, estado civil, número de depen- dentes, ano de formação, escola de formação pré-graduada e classificação final e tipo de modelo organizativo do seu local de formação e respetivo concelho. Foi ainda avaliada a existência de outro tipo de atividades académicas ou profissionais e sua respetiva carga ho- raria semanal.
A avaliação da satisfação global englobou a satisfação profissional, com o local de formação e com o programa formativo, bem como a sua evolução ao longo do tempo. Foi usada uma escala de Likert de cinco pontos, cotada de 1 (nada satisfeito) a 5 (muito satisfeito).
O MBI-HSS foi traduzido e validado em diversas línguas, incluindo a língua portuguesa, e é o mais usado em estudos de investigação acerca desta temática (Schaufeli & Enzmann, 1998). É constituído por 22 itens e a resposta dada em cada item corresponde à frequência com que cada sentimento ocorre, desde o 0 ao 6: 0 (nunca), 1 (algumas vezes por ano), 2 (uma vez por mês ou menos), 3 (poucas vezes por mês), 4 (uma vez por semana), 5 (algumas vezes por semana) e 6 (todos os dias).
A escala subdivide-se em três subescalas: exaustão emocional (EE), despersonalização (DP) e realização pessoal (RP).
A subescala EE corresponde aos itens 22, 23, 24, 27, 29, 34, 35, 37 e 41, com pontuação a variar entre os 0 e os 54 pontos.
A subescala DP possui os itens 26, 31, 32, 36 e 43 (mínimo 0, máximo 30 pontos).
Por fim, a subescala referente à RP abrange os itens 25, 28, 30, 33, 38, 39, 40 e 42, com pontuação máxima de 48 pontos (Maslach, Jackson, & Leiter, 1996).
Segundo Maslach, Jackson, & Leiter (1996), o MBI não produz uma medida de burnout única. A síndrome, ao não ser vista como uma variável dicotómica, poderá assumir valores como baixo, moderado ou alto, de acordo com os sentimentos vivenciados. Assim, torna-se essen- cial analisar as relações entres as diferentes subescalas. Desta forma, um elevado grau de
burnout traduz-se por valores altos das subescalas EE e DP e baixos na RP, e o inverso para
o baixo grau. Um grau médio implica pontear medianamente nas três subescalas. Os autores atribuem um valor de alpha de Cronbach de 0,9 para a EE, 0,79 para DP e 0,71 para RP. Foram usados os seguintes cut-offs para definir os níveis de burnout em cada dimensão do MBI- HSS, de acordo com Maslach (1996):
- EE: baixo ≤ 16, médio 17-26 e alto ≥ 27 - DP: baixo ≤ 6, médio 7-12 e alto ≥ 13 - RP: baixo ≥ 39, médio 32-38 e alto ≤ 31
3.2. Hipótese a testar
O presente estudo tem como objetivo avaliar o nível de burnout da população de internos de Medicina Geral e Familiar da Região Norte e o impacto do modelo organizativo do seu local de formação (UCSP, USF-A ou USF-B).
3.3. Especificação econométrica e proxies das variáveis relevantes
Para responder à questão de investigação ‘Qual o impacto do modelo organizativo das unidades de
saúde no burnout dos médicos internos de Medicina Geral e Familiar?’, o presente estudo explora a
relação de causalidade entre os modelos organizativos registados e o burnout dos médicos internos de Medicina Geral e Familiar da região Norte de Portugal.
De acordo com a revisão de literatura efetuada (Secção 2), o burnout é determinado por três categorias de fatores: pessoais, relacionados com o trabalho e organizacionais.
A evidência empírica existente analisada (ver Tabela 2) adotou métodos de análise de dados quantitativos, mas essencialmente exploratórios. Os únicos estudos que adotaram metodolo- gias quantitativas de causalidade foram Vala, et al. (2017) e Marques, et al. (2018) que recor- reram, respetivamente a técnicas econométricas envolvendo a estimação de regressão linear múltipla e de regressão logística. Neste sentido, por forma a que seja alcançado o objetivo pretendido e, em linha com a literatura analisada, o presente estudo adota uma metodologia de tipo quantitativa (Yin, 2014). No presente caso, e na linha de Marques, et al. (2018), opta- se por utilizar como técnica econométrica de estimação um modelo multivariado linear de escolha binária, concretamente uma regressão logística, já que os dados que temos disponí- veis têm natureza cross-section e a variável dependente (Burnout) tem natureza dicotómica (as- sumindo o valor 1 quando o indivíduo apresenta uma intensidade de burnout elevada global- mente ou em cada uma das dimensões de burnout descritas previamente e 0 caso contrário). Esta metodologia de análise permite aferir de que forma o modelo organizativo dos Cuida- dos de Saúde Primários impacta na propensão de um indivíduo observar uma intensidade de
burnout elevada.
Para além do modelo organizativo, de acordo com o referencial teórico, a intensidade elevada de burnout depende de um conjunto de determinantes, entre as quais: o estado civil, a idade, o género, os filhos e outros dependentes a cargo, a carga horária, a escolha de Medicina Geral e Familiar como primeira opção de carreira e a satisfação global com as condições de traba- lho, unidade formativo e programa de formação. Este conjunto de determinantes são repre- sentadas pelo vetor X, de tal forma que:
𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌 = 1) = 𝐹(𝑿, 𝜷) e 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌 = 0) = 1 − 𝐹(𝑿, 𝜷), 𝑌 representa a variável dicotómica, que assume o valor 1 quando o indivíduo apresenta ‘elevada intensidade de burnout’ e 0 caso contrário. O conjunto de parâmetros 𝜷 reflete o impacto das mudanças em 𝑿 na probabili- dade de o indivíduo apresentar uma elevada intensidade de burnout.
Por forma a ser testada empiricamente a hipótese formulada de que o modelo organizativo dos Cuidados de Saúde Primários desempenha influência no burnout dos médicos internos de Medicina Geral e Familiar foi construído o modelo logístico seguinte, caraterizando a sua especificação geral:
𝑃(𝑇𝑜𝑝 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑖) = 1 1+𝑒−𝑍 , com 𝑍 = 𝛽0+ 𝛽1𝑆𝑒𝑥𝑜𝑖+ 𝛽2𝐼𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖+ 𝛽3𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐶𝑖𝑣𝑖𝑙𝑖+ 𝛽4 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑜𝑢 𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑜𝑖 + 𝛽5𝐸𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎 𝑑𝑒 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎çã𝑜 𝑝𝑟é − 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑎𝑖+ 𝛽6Anos de internato𝑖 + 𝛽7𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎çã𝑜 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑑𝑜 𝑀𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑑𝑜 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑒𝑚 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑐𝑖𝑛𝑎𝑖 + 𝛽8𝑀𝑒𝑑𝑖𝑐𝑖𝑛𝑎 𝑓𝑎𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟 1ª 𝑜𝑝çã𝑜𝑖+ 𝛽9𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑜 𝑛𝑎 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖 + 𝛽10𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑒𝑛ℎ𝑎 𝑜𝑢𝑡𝑟𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑎𝑐𝑎𝑑é𝑚𝑖𝑐𝑎𝑠𝑖 + 𝛽11𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑒𝑛ℎ𝑎 𝑜𝑢𝑡𝑟𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑖𝑠𝑖 + 𝛽12𝐼𝑛𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎çã𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙𝑖+ 𝛽13𝐼𝑛𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎çã𝑜 𝑐𝑜𝑚 𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎çã𝑜𝑖 + 𝛽14𝐼𝑛𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎çã𝑜 𝑐𝑜𝑚 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑖 + 𝛽15𝑁º 𝑚é𝑑𝑖𝑐𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑠 𝑛𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖 + 𝛽16𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑜𝑟𝑔𝑎𝑛𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑑𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖 + 𝜇𝑖
Reescrevendo o mesmo modelo na forma de logaritmo natural da razão de probabilidades (odds - rácio entre a probabilidade de o evento ocorrer e a probabilidade do evento não ocor- rer), temos: 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑃𝑟𝑜𝑏[𝐵𝑢𝑟𝑛𝑜𝑢𝑡 𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑑𝑜𝑖] 𝑃𝑟𝑜𝑏[𝐵𝑢𝑟𝑛𝑜𝑢𝑡 𝑛ã𝑜 𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑑𝑜𝑖]) = 𝛽0+ 𝛽1𝑆𝑒𝑥𝑜𝑖+ 𝛽2𝐼𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖+ 𝛽3𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐶𝑖𝑣𝑖𝑙𝑖+ 𝛽4 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑜𝑢 𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑎 𝑐𝑎𝑟𝑔𝑜𝑖+ 𝛽5𝐸𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎 𝑑𝑒 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎çã𝑜 𝑝𝑟é − 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑢𝑎𝑑𝑎𝑖+ 𝛽6Anos de internato𝑖+ 𝛽7𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎çã𝑜 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑑𝑜 𝑀𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑑𝑜 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑒𝑚 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑐𝑖𝑛𝑎𝑖+ 𝛽8𝑀𝑒𝑑𝑖𝑐𝑖𝑛𝑎 𝑓𝑎𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟 1ª 𝑜𝑝çã𝑜𝑖+ 𝛽9𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑜 𝑛𝑎 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖+ 𝛽10𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑒𝑛ℎ𝑎 𝑜𝑢𝑡𝑟𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑎𝑐𝑎𝑑é𝑚𝑖𝑐𝑎𝑠𝑖+ 𝛽11𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑒𝑛ℎ𝑎 𝑜𝑢𝑡𝑟𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑖𝑣𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑖𝑠𝑖+ 𝛽12𝐼𝑛𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎çã𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙𝑖+ 𝛽13𝐼𝑛𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎çã𝑜 𝑐𝑜𝑚 𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎çã𝑜𝑖+ 𝛽14𝐼𝑛𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎çã𝑜 𝑐𝑜𝑚 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑖+ 𝛽15𝑁º 𝑚é𝑑𝑖𝑐𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑠 𝑛𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖+ 𝛽16𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑜𝑟𝑔𝑎𝑛𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑑𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑖 + 𝜇𝑖,
O coeficiente logístico pode ser interpretando como a mudança no logaritmo natural da ra- zão de probabilidades face à variação unitária das variáveis independentes. Assim, 𝑒𝛽𝑖 é o
fator pelo qual a razão de probabilidade (odds) de um indivíduo/interno de Medicina Geral e Familiar observar uma elevada intensidade de burnout se altera quando a i-ésima variável inde- pendente aumenta uma unidade. Se 𝛽𝑖 é positivo, o fator será superior a 1, o que significa que a razão de probabilidade de um indivíduo/interno de Medicina Geral e Familiar observar uma elevada intensidade de burnout aumenta. Se 𝛽𝑖 é negativo, o factor será inferior a 1, o que significa que a razão de probabilidade de um indivíduo/interno Medicina Geral e Fami- liar observar uma elevada intensidade de burnout diminui. Caso 𝛽𝑖 seja 0, a razão de probabi- lidade de um indivíduo/interno de Medicina Geral e Familiar observar uma elevada intensi- dade de burnout permanece inalterada.