Burnout : quand le soignant n’y arrive plus

En 2015, la moitié des soignants français estimaient être ou avoir été concernés par le burnout, d’après une étude publiée par l’association Soins aux professionnels de santé. Décrit dans les années soixante-dix par un psychanalyste new-yorkais, le syndrome d’épuisement professionnel se manifeste par une fatigue profonde, un désinvestissement de l'activité professionnelle, et un sentiment d'échec et d'incompétence. Ses facteurs de risques ? Entre autres une charge de travail trop forte, la pression hiérarchique ou un manque de moyens. Ce dossier fait le point sur cette pathologie que les autorités ne reconnaissent pas (encore) comme une maladie professionnelle, mais qui pourrait bien être « le mal du siècle » des soignants.

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Le 09/02/18 à 16:00, mise à jour hier à 15:06

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le fil Docteur Imago

23 Oct

7:45

Une étude a comparé un système d’intelligence artificielle aux critères PI-RADS pour la détection du cancer de la prostate cliniquement significatif en IRM, démontrant une sensibilité non inférieure à l’échelle du patient, mais inférieure à l’échelle lésionnelle. L’IA pourrait compléter PI-RADS pour optimiser le triage des biopsies, notamment des lésions indéterminées PI-RADS 3, concluent les chercheurs.
22 Oct

15:30

Une équipe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle multimodale combinant imagerie médicale et données cliniques pour prédire la survie à 24 mois de patients atteints d’un cancer de la prostate métastatique résistant à la castration, traités par radiothérapie vectorisée ciblant le PSMA. Ce modèle affiche des performances prometteuses pour la stratification pronostique et l’aide à la décision clinique.

11:30

L'IRM mammaire à contraste dynamique virtuel (vDCE) générée par deep learning sans injection de gadolinium possède une précision diagnostique comparable à celle de l’IRM conventionnelle, mais une sensibilité légèrement inférieure, selon une étude publiée dans European Radiology 

7:30

Les radiologues et les grands modèles de langage présentent des profils d’erreur complémentaires dans la détection des radiographies thoraciques générées par l’IA, selon une étude publiée dans le Journal of Imaging Informatics in Medicine.
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