Introducción
A finales de 2019, el mundo entero fue abatido por una nueva amenaza para la salud pública, una enfermedad respiratoria ocasionada por un nuevo coronavirus, el SARS-CoV-2. Esta entidad fue denominada CoronaVirus Infections Disease, 2019 (COVID-19). Pese a las medidas de contención poblacional decretadas por las autoridades sanitarias de todo el mundo, el número de personas infectadas no paró de aumentar y los sistemas sanitarios se vieron colapsados1.
En tal sentido, las investigaciones confirman que la pandemia y las restricciones impuestas han tenido un impacto negativo en el bienestar psicológico. El miedo constituye la respuesta psicológica más común a un estresor de esta naturaleza, es una respuesta adaptativa en relación con la amenaza y promueve la adaptación y el afrontamiento. Sin embargo, los niveles de miedo han aumentado drásticamente durante la pandemia2. En el caso de los profesionales de la sanidad, han cumplido con su trabajo, pero sometidos a un gran estrés; esto genera un alto impacto emocional, al tratarse de personas que estuvieron y están en primera línea de la defensa contra el virus, por ende, es probable que sufran problemas mentales y afectivos, tales como miedo, síndrome de estrés postraumático, trastornos afectivos y burnout, entre otros.
El desgaste profesional o burnout es un síndrome que ha ganado una mayor atención tras el brote de COVID-193,4. El burnout tiene varias definiciones y se evalúa mediante una variedad de métodos, siendo el más utilizado el Maslach Burnout Inventory (MBI)5. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el burnout se define como estrés laboral crónico6. Es un síndrome psicológico caracterizado por tres dimensiones: agotamiento emocional (AE), despersonalización (DP) y baja realización personal (RP). El AE describe sentimientos de estar emocionalmente sobrecargado y agotado por el trabajo. La DP designa insensibilidad y comportamientos negativos hacia los destinatarios de los cuidados y desapego del cuidado. El aspecto final del agotamiento es un bajo nivel de RP, que se caracteriza por sentimientos de ser incompetente e incapaz de cumplir con las responsabilidades del trabajo5.
Además de la escasez de recursos y las demandas del trabajo, la amenaza percibida por la COVID-19 ha podido contribuir a la aparición de burnout entre los profesionales sanitarios7,8. La idea de la percepción de amenaza de la COVID-19 en el personal de salud es un aspecto hasta ahora poco estudiado. Particularmente en España, la situación sanitaria ocasionada por la COVID-19 ha generado un clima de miedo y alarma que puede contribuir a la aparición de burnout, pues ha conllevado un aumento significativo de las exigencias físicas y psicológicas de los profesionales sanitarios.
Un factor importante que puede proteger el bienestar de las personas de los efectos negativos del estrés relacionado con el trabajo tanto a nivel personal como organizacional es la resiliencia, definida como rasgos de la personalidad y cognitivos de confianza en sí mismo, ingenio, curiosidad, autodisciplina, sobriedad y flexibilidad junto con habilidades para resolver problemas y resistencia emocional9. También se puede definir como la capacidad de recuperarse de las adversidades. Una revisión sistemática evidencia que la resiliencia puede amortiguar los efectos del AE y el burnout entre las enfermeras que trabajan en entornos de atención médica10.
Estudios previos han encontrado consistentemente una asociación entre el miedo a la COVID-19 y el burnout, así como una serie de problemas de salud mental, disminución de la satisfacción con la vida y el bienestar general. A pesar de un mayor riesgo de burnout durante la pandemia, muchos trabajadores de primera línea pudieron funcionar de manera efectiva, lo que sugiere que la resiliencia es un recurso potencial para mitigar los efectos negativos del miedo a la COVID-1911-14. En base a ello, se planteó la siguiente hipótesis: el miedo a la COVID-19 se correlaciona positivamente con el burnout en tanto que la resiliencia se correlaciona negativamente en profesionales sanitarios que trabajan en la Gerencia de Atención Primaria de Toledo (GAPTO) en el marco de la pandemia por la COVID-19.
Por tanto, este estudio se centró en describir la relación entre burnout, resiliencia y miedo frente a la COVID-19 del personal de salud que trabaja en la GAPTO durante la emergencia sanitaria por la pandemia de la COVID-19.
Material y métodos
Desde abril a mayo de 2021, meses de la pandemia por COVID-19, se hizo un estudio descriptivo, observacional y transversal con personal que trabaja en la GAPTO. La población estuvo compuesta por 779 profesionales de medicina y enfermería. Se les envió una encuesta, con participación voluntaria; no se hizo una elección por conveniencia. Se incluyeron profesionales que estuvieran trabajando en la GAPTO en el momento del estudio y que aceptaron participar voluntariamente en él mediante la firma del consentimiento informado. Se excluyó a los profesionales que no desearon participar y a quienes no respondieron completamente la encuestra.
Para hacer la investigación, se solicitó el permiso correspondiente y la información necesaria a la dirección de la GAPTO a fin de difundir la encuesta entre la población de estudio. Posteriormente, se envió una convocatoria por escrito mediante correo electrónico para el personal médico y de enfermería que trabajaban en el período antes mencionado. Luego se mandó el consentimiento informado y un cuestionario para que los participantes los completaran y los devolvieran por la misma vía. Se envió un recordatorio de participación al mes del contacto inicial. Una vez recibidos los cuestionarios, se revisaron para chequear que estuvieran completamente contestados e identificar las encuestas que estaban incompletas.
Se diseñó un cuestionario autoadministrado para que las personas participantes lo respondieran anónimamente, que incluyó las siguientes variables:
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Características sociodemográficas y condiciones laborales: sexo, edad, ocupación, servicio y turno en el que trabajan.
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Síndrome de burnout: determinado mediante la escala Maslach Burnout Inventory, validada previamente en España15,16, que consta de 22 preguntas valoradas según una escala tipo Likert (0-6 puntos) compuesta por tres subescalas; AE, DP y RP. Las puntuaciones para cada escala se obtienen sumando las puntuaciones de cada ítem. Se calculó el índice de prevalencia del burnout a través de puntos de corte alto de AE, alto DP y baja RP. Son indicativos de burnout las puntuaciones mayores o iguales a 27, superiores o iguales a 10 puntos para la escala DP y menor o igual a 33 puntos en la subdimensión RP. La prevalencia global de burnout se calculó considerando que un individuo tiene este síndrome si se observan en él dos o más dimensiones afectadas17 y presenta riesgo de desarrollarlo si hay al menos una dimensión alterada18.
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Resiliencia: evaluada mediante la escala de resiliencia de 10 ítems de Connor-Davidson (CD-RISC 10). La CD-RISC 10 está compuesta por 10 ítems en escala tipo Likert (0-4 puntos), validada para la población española19-21. Para averiguar el nivel de resiliencia, se suma la puntuación obtenida en cada uno de los ítems. A mayor puntuación, mayor resiliencia. Se establecieron tres niveles para clasificar el nivel de resiliencia: bajo, moderado y alto. Para establecer los puntos de corte, se calcularon los intervalos de clase. De tal modo que valores menores o iguales a 27 se correspondían con niveles de resiliencia baja; puntuaciones entre 28 y 35, con niveles moderados, y valores iguales o mayores a 36, con niveles altos.
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Miedo a la COVID-19: valorado mediante la Fear COVID Scale, esta escala mide la severidad del miedo a la COVID-1922 y está validada para la población española. Está compuesta por siete ítems en escala tipo Likert (1-5 puntos). La puntuación total se obtiene sumando la puntuación de cada ítem (7-35 puntos). A mayor puntuación, mayor será el miedo a la COVID-19. Para clasificar el miedo a la COVID-19, se establecieron tres niveles: bajo, moderado y alto. Para establecer los puntos de corte, se calcularon los intervalos de clase. De tal modo que valores entre 7 y 16 se correspondían con niveles de miedo a la COVID-19 bajos; entre 17 y 26, con niveles moderados, y entre 27 y 35, con niveles altos.
El análisis estadístico se hizo con el programa SPSS v26.0 (IBM Corp Released, 2013). En primer lugar, se llevó a cabo un análisis descriptivo de las variables estudiadas (medidas de tendencia central y dispersión). La correlación entre dos variables categóricas y la comparación de los porcentajes se analizó mediante la prueba chi-cuadrado. Para la comparación de valores medios en más de dos grupos independientes, se empleó el test de ANOVA de un solo factor, pues los datos mostraban una distribución normal. En todos los casos se consideró un nivel de significancia inferior a 0,05 para contraste de hipótesis. Para el análisis multivariante se hizo un análisis de correspondencia múltiple (ACM) para evaluar la asociación entre las variables estudiadas.
El ACM se empleó para valorar la asociación multivariante en términos de alta asociación, fuerza de asociación y relación negativa. El ACM se utiliza como técnica de análisis multidimensional, se basa en la extracción de información de un conjunto de datos de difícil comprensión inmediata para describir relaciones presentes en el conjunto de variables sobre un espacio de pocas dimensiones y al mismo tiempo describir las relaciones entre las categorías de cada variable, determinando un número reducido de variables no observables que expliquen al máximo la varianza total. El ACM proporciona una representación multivariante de la interdependencia de datos no métricos, prefiriéndose por la naturaleza ordinal de la mayoría de las variables incluidas24,25.
Los autovalores de los ejes o factores son la inercia que cada factor tiene a la hora de definir los puntos en ese espacio factorial. El coeficiente de alfa de Cronbach se usa para conocer la consistencia interna de cada autovalor que determina cada una de las dimensiones. Se considera que la consistencia interna es alta si el valor del alfa de Cronbach es superior a 0,7. Por tanto, el modelo propuesto tiene consistencia interna, pues el valor del alfa de Cronbach fue 0,943 (dato no mostrado), lo que le aportó validez al modelo.
En cuanto a los aspectos éticos, el estudio siguió las directrices establecidas en la declaración de Helsinki y sus posteriores actualizaciones26, asimismo fue aprobado por el Comité de Ética del Servicio de Salud de Castilla-La Mancha.
Resultados
Se recibieron 97 cuestionarios y se desestimó uno porque no cumplía con los criterios de inclusión. La tasa de respuesta fue del 12,5%. En la tabla 1 se muestran las características sociodemográficas y las condiciones laborales de la población.
En relación con las tres subdimensiones que engloban el burnout, se encontró que un 50% de la población presentaba puntuaciones altas de la subescala AE, un 22,9% mostró puntaciones altas en la subescala DP y un 41,7% presentó puntuaciones bajas en la subescala RP. Para determinar la prevalencia global del síndrome de burnout, se tomó en consideración a quienes presentaban alteraciones en dos o más variables; asimismo, se determinó la proporción de individuos que se encontraban en riesgo de burnout por presentar alterada una de las subescalas que conforman el síndrome. Para facilitar la comprensión de la información, se agruparon los valores bajos y medios de las subescalas AE y DP, en tanto que, para la subescala RP, se englobaron los valores medios y altos, sin que esto representara un sesgo, pues se considera que las subdimensiones AE y DP se encuentran alteradas si presentan puntajes altos, en tanto que, para la subescala RP, los puntajes bajos son indicativos de alteración de esta dimensión.
Así, se observó que un 35,4% del personal no sufría burnout, con puntajes bajos-medios en las subdimensiones AE y DP asociados a valores altos-medios en la subescala RP. Un 28,1% se encontraba en riesgo de burnout, presentando puntuaciones alteradas en alguna de las subdimensiones, distribuidos así: un 14,58% tenía puntajes altos en subescala AE, un 2,08% presentaba valores altos en la subdimensión DP y un 11,46% tenía puntajes bajos en la RP. Un 36,5% presentaba burnout, pues mostraba dos o más subescalas alteradas, desglosadas así: un 13,54% presentaba alteración de las tres subdimensiones, un 22,91% tenía dos subescalas alteradas, de ellas 6,25% tenía puntajes altos en las tres subdimensiones, un 1,04% mostraba puntajes bajos en AE y RP con puntajes altos en DP y un 15,62% presentaba puntajes altos en AE y bajos en DP y RP (tabla 2).
En base a estos resultados, se construyó una nueva variable denominada burnout, en la que los sujetos fueron clasificados en tres rangos en función de la presencia del síndrome: sin burnout, en riesgo de burnout y con burnout. Los análisis posteriores se hicieron en función de esta variable. En la tabla 3 se muestran los valores encontrados en la población de estudio en relación con la presencia de burnout, niveles de resiliencia y miedo a la COVID-19.
Mediante el análisis de chi-cuadrado, se determinó la asociación del burnout con el resto de las variables de estudio. Cuando se analizó la relación entre el burnout y los niveles de resiliencia, se pudo observar que la mayor parte de los profesionales que presentaban burnout tenían una resiliencia baja (24 de 33 profesionales). Estas diferencias fueron estadísticamente significativas (p < 0,001). Con respecto a la asociación entre burnout y miedo a la COVID-19, se encontró que la mayor parte de los profesionales que presentaban altos niveles de miedo a la COVID-19 sufrían burnout (7 de 10 profesionales). Estas diferencias fueron estadísticamente significativas (p = 0,043) (tabla 4).
En relación con las variables sociodemográficas, no se observó asociación entre la presencia de burnout y edad o sexo, sin diferencia estadísticamente significativa. En cuanto a la relación del burnout y la profesión, se vio que la población que predominantemente presentaba burnout era personal médico, con diferencias estadísticamente significativas (p < 0,001). Con respecto a la asociación del burnout y el servicio donde trabajaban los profesionales de la GAPTO, se encontró que la mayor parte de la población que presentaba síndrome de burnout trabajaba en el área de consulta (p < 0,001). En relación con el turno en el que trabajaban los profesionales y su relación con el burnout, los resultados fueron muy variados (tabla 4).
Para la comparación de medias entre grupos, se hizo un ANOVA de un factor. Primero se realizaron las pruebas de normalidad empleando la de Kolmogorov-Smirnov y se observó que los datos provenían de una distribución normal. Adicionalmente, se hizo la prueba de Levene para comprobar que las varianzas de cada grupo eran iguales. Esta prueba permitió la validación del supuesto de homogeneidad, por tanto, se procedió a realizar el análisis.
Gracias a la aplicación del ANOVA de un solo factor, se pudo corroborar la existencia de diferencias significativas estadísticamente entre los grupos con, sin o en riesgo de padecer burnout en los niveles de resiliencia (p < 0,001) y del miedo a la COVID-19 (p = 0,041). Los resultados generados en las pruebas post hoc permitieron evaluar las medias de los grupos y se observó que los profesionales con burnout constituían un grupo completamente diferente en relación con las medias de los niveles de resiliencia (media = 24,86), en comparación con las encontradas en aquellos que no presentaban burnout (media = 31,94) o los que estaban en riesgo de padecerlo (media = 28,78), que a su vez eran más homogéneos entre sí; es decir, el subgrupo de profesionales que no presentaban burnout o estaban en riesgo de padecerlo se asemejaban en relación con los niveles de resiliencia que presentaban (tabla 5).
Sin embargo, en relación con los resultados en el ANOVA de un solo factor, con respecto al miedo a la COVID-19, a pesar de que se formaron dos grupos, estos no estaban completamente diferenciados, pues en un subgrupo se apreció que las medias de los niveles de miedo a la COVID-19 entre profesionales sin burnout (media = 17,09) se asemejaban a las medias de aquellos profesionales en riesgo de padecer burnout (media = 15,09), mientras que había otro subconjunto formado por profesionales con burnout (media = 19,71) en conjunción con los que no presentaban el síndrome (media = 17,09), es decir, las diferencias de medias en los niveles de miedo a la COVID-19 no son tan marcadas entre los subgrupos.
En relación con el ACM, el modelo propuesto tiene consistencia interna, pues la media del alfa de Cronbach fue 0,943 (dato no mostrado), el cual es sumamente alto y certifica el correcto manejo de los datos, por tanto, le aporta validez al modelo. Por otra parte, es importante resaltar que los gráficos del ACM se analizan por cuadrantes partiendo del eje positivo de X y positivo de Y, continuando en sentido contrario a las agujas del reloj. De tal modo que las variables del estudio se relacionaron de la siguiente forma (figura 1):
Cuadrante 1: médicos, del sexo masculino, que trabajan en consulta, en el turno de la mañana o de la tarde, de edades de entre 52 y 61 años o mayores de 62 años. Cuadrante 2: profesionales sin burnout, con resiliencia alta o moderada, con niveles bajos de miedo a la COVID-19, que trabajan en el área de urgencias y en los turnos mañana/tarde (es decir, en ambos turnos).
Cuadrante 3: enfermeras con edades de entre 22 y 31 años, de entre 32 y 41 años o de entre 42 y 51 años, del sexo femenino, que trabajan en las áreas de consulta/urgencias (en ambas áreas un mismo profesional) y en los turnos de mañana y guardias (en ambos).
Cuadrante 4: profesionales que tienen burnout o están en riesgo de tenerlo, con niveles altos o moderados de miedo a la COVID-19 y baja resiliencia que trabajan los turnos de mañana y guardia (en ambos) o en todos los turnos, es decir, tanto en la mañana, tarde y guardias.
De la aplicación del ACM, se puede afirmar, en relación con el burnout, que existen dos grupos bien definidos y diferenciados, pues se ubican en cuadrantes opuestos dentro del gráfico:
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Profesionales sin burnout, con resiliencia alta o moderada, con niveles bajos de miedo a la COVID-19, que trabajan en el área de urgencias y en los turnos de mañana/tarde (recuadro naranja que se visualiza en figura 1).
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Profesionales que tienen burnout o están en riesgo de tenerlo, con niveles altos o moderados de miedo a la COVID-19 y baja resiliencia que trabajan en los turnos de mañana y guardia (recuadro azul que se visualiza en la figura 1).
Discusión
Actualmente, se ha incrementado la frecuencia del burnout debido al rápido aumento de casos de pacientes infectados por la COVID-19, lo que ha provocado saturación en los servicios sanitarios, y, por ende, el incremento de los niveles de estrés del personal sanitario.
En este estudio se observó una prevalencia del burnout del 36,5%, prevalencia relativamente alta comparada con la observada por otros investigadores17,18,27, aunque se asemeja a lo reportado por otros autores. Estas diferencias pueden ser atribuidas al contexto sanitario en el que se desarrolló el estudio, así como a la forma de analizar e interpretar la prevalencia del burnout. Existen diferentes criterios en la definición de burnout: algunos autores consideran que deben estar alteradas las tres subdimensiones, en tanto que otros lo definen como la alteración por lo menos de dos subescalas; por otra parte, hay autores que consideran que la alteración de una solo de estas subescalas es suficiente para dar un diagnóstico de burnout29. En esta investigación se consideró la presencia de burnout como la alteración de dos o más variables. Esta discordancia de prevalencias puede ser atribuida al empleo de diferentes escalas o puntos de corte para discriminar la presencia del síndrome28,30,31. Otros aspectos que pueden influir en las diferencias encontradas son los instrumentos con los que se midió el burnout, ya que en algunos estudios los instrumentos empleados fueron diferentes, al igual que los grupos profesionales estudiados y las características de los puestos de trabajo.
En relación con el instrumento empleado para medir el burnout o desgaste profesional, como también se le conoce, es importante acotar que se prefirió el MBI sobre otros instrumentos, pues la utilización del cuestionario aporta ventajas que se adecuan a las características del estudio, el MBI facilita la obtención de información completamente fiable en un período de tiempo relativamente corto, posibilitando la comparación de resultados con un esfuerzo bastante menor que en otras técnicas y de forma rápida32, por tanto, su uso aporta validez a los resultados encontrados en esta investigación.
Asimismo, observamos un elevado porcentaje (28,1%) de profesionales con riesgo a desarrollar burnout, pues presentaban al menos puntajes alterados en una de las dimensiones que conforman el síndrome, siendo la subescala AE la más afectada. En relación con la subescala que más se encuentra afectada, nuestros resultados se asemejan a los encontrados por Vilà y sus colaboradores27; sin embargo, difieren de los encontrados en otros estudios en los que se ha visto que la subescala más afectada es DP33,34. Estas discrepancias podrían ser atribuidas al menos en parte a las categorías profesionales de las poblaciones de los diferentes estudios comparados.
En el estudio se consideraron variables sociodemográficas y laborales que podrían estar implicadas en el desarrollo del burnout y que no habían sido consideradas en estudios previos. En este sentido, no se encontró asociación entre la edad y el burnout, y tampoco entre el sexo y el burnout, tanto en el análisis bivariado como en el análisis multivariado. Llama la atención que durante la contingencia por la pandemia por la COVID-19 no se encuentre dicha asociación, que en condiciones no excepcionales sí se ha observado33.
En el análisis bivariado se encontró que los médicos fueron el colectivo profesional más afectado por el burnout. Estos resultados se asemejan a lo reportado en la literatura17,28. Esto puede deberse a las responsabilidades y funciones que desempeñan estos profesionales. No obstante, esta asociación no se mantiene cuando se analizan la totalidad de variables en conjunto.
Se encontró una asociación inversa entre burnout y resiliencia, tanto en el análisis bivariado como en el multivariado. Estos resultados se asemejan a lo reportado por otros investigadores4,35. En su estudio, Killgore y sus colaboradores demostraron que la resiliencia en el contexto de la pandemia por la COVID-19 se asocia a factores modificables, es decir, factores como un mayor apoyo familiar o social percibido, hacer ejercicio, dormir bien u orar más a menudo se asociaron con una mayor resiliencia35. Esto sugiere la importancia de reforzar la resiliencia, particularmente entre los profesionales sanitarios.
También se observó que existe asociación entre el miedo a la COVID-19 y el síndrome de burnout, de tal modo que el nivel de amenaza percibido podría contribuir a explicar el agotamiento o burnout observado en profesionales de la GAPTO3,8; sin embargo, esta asociación no está bien definida.
Dentro de las limitaciones de esta investigación, tenemos que, por tratarse de un estudio transversal, la recopilación de la información fue tomada en un momento puntual, razón por la cual no se pueden hacer inferencias o establecer conclusiones acerca de los efectos a largo plazo o durante la evolución de la pandemia. Otra limitante es la técnica de muestreo; sin embargo, debido a las medidas de confinamiento, el tipo de muestreo que se hizo fue la propuesta más viable. En este estudio no se evaluarán las condiciones de salud mental previas de los participantes, esto pudiera condicionar un sesgo del estudio. Asimismo, la baja participación podría suponer un problema de validez, pues la prevalencia estimada de burnout podría ser errada, esto dificulta la extrapolación de estos resultados a la población general, por lo que no se puede precisar dicho sesgo. Por tanto, son necesarios estudios adicionales que aborden estos aspectos para poder llegar a conclusiones más precisas.
En conclusión, se encontró que en el marco de la pandemia por COVID-19 una elevada proporción de profesionales de la sanidad de la GAPTO presentaron burnout, que se asocia positivamente con el miedo a la COVID-19 e inversamente con la resiliencia. Estos resultados sugieren que estrategias de intervención en salud mental, como, por ejemplo, los grupos Balint, dirigidas a prevenir el miedo a la COVID-19 y reforzar la resiliencia podrían tener un importante papel para aminorar el impacto negativo de la pandemia de COVID-19 sobre el bienestar mental de los profesionales sanitarios. Para ello, es indispensable que tales intervenciones sean planificadas, organizadas y realizadas por personal calificado a fin de garantizar su éxito.
