[The prevalence of burnout and the related factors among some medical students in Korea].

PURPOSE: This study was conducted to examine the relationship between the prevalence of burnout and its related factors in medical students in Korea.
METHODS: All available medical students in the metropolitan city of Daejeon, Korea, were asked to answer self-administered questionnaires from July 1 to July 26 in 2013. A total of 534 medical students participated. The Maslach Burnout Inventory-Student Survey (MBI-SS) and structured questionnaires on related factors were used. Confirmatory factor analysis and Cronbach's α were used to verify the applicability of the MBI-SS to medical students in Korea. We also performed chi-square test and logistic regression analysis to identify the factors that were associated with burnout.
RESULTS: The MBI-SS was reliable and valid in measuring burnout in Korean medical students. Our confirmatory factor analysis approved and explained the appropriateness of the model fit. The prevalence of burnout among medical students was 26.4% (n=141). Suchrates were higher in students who were female, experienced greater levels of depression, had poor academic performance, feared dropping out, and were stressed by the poor quality of the class facilities.
CONCLUSION: The MBI-SS is a valid instrument to measure academic burnout in Korean medical students. Further studies should be performed, because improvements in the mental health of medical students will benefit these doctors-to-be and their future patients.

서론

심리학자 Maslach [1]는 번아웃(burnout)을 직업에 의한 개인의 정신적 고통으로 정의 하였는데, 이는 자신의 일 때문에 정신적으로 소진되는 ‘감정적 소모’, 타인을 인간이 아닌 사물로 인식하는 ‘냉소주의’, 그리고 자신의 일이 하찮다고 여기는 ‘낮은 직업 효능감’ 등 세 가지 측면을 뜻한다. 번아웃은 과민, 피곤, 우울, 불안, 두려움 등의 증상을 일으키며, 알코올 및 약물 중독, 고혈압, 심근경색 등과 연관이 있다[2]. 또한 번아웃이 있는 사람은 자기의 일에 대한 보람을 느끼지 못하며, 공동체 생활에 적응하지 못하고 공평한 대우를 받지 못한다고 생각하게 된다[2].

번아웃을 겪는 의사는 환자를 대할 때 권위적인 태도나 냉담한 태도를 취하는 경향이 있어서 환자들로 하여금 불쾌감을 느끼게 하거나 적절한 치료 방법을 결정하는 데 어려움이 있고, 동료 의료인들 및 환자들과의 원만한 의사소통도 잘 하지 못한다[3]. 이러한 이유로 의사들의 번아웃은 환자의 진찰 및 치료에 직접 또는 간접적으로 영향을 끼치게 된다[4]. 번아웃으로 인해 의사들은 환자 진료 시 실수를 하거나 의료 사고를 일으킬 확률이 증가하여 환자에게 좋지 않은 영향을 주기도 하며[2,3], 결과적으로 사회적 손실을 야기한다[5].

의과대학생들의 번아웃은 의사가 된 이후의 번아웃으로 이어질 수 있다[6]. 우리나라 의과대학생들은 다량의 새로운 지식을 습득하기 위하여 많은 시간을 투자해야 하는 등 학업에 대한 부담감으로 인해 정신적 및 육체적으로 심한 스트레스에 시달리고 있다[7]. 특히 유급제도, 블록식 강의, 짧은 방학, 반복되는 시험 등의 의학 교육과정으로 인해 같은 연령대의 다른 전공 대학생들에 비하여 더 많은 스트레스에 노출되어 있다[7]. 의과대학생들이 이러한 스트레스에 지속적으로 노출되면 번아웃이 나타나게 될 가능성이 있다[5,8]. 또한 우리나라 의과대학생 다섯 명 중 한 명이 평생 한번 이상 우울증을 앓을 가능성이 있으며 이는 한국인 우울증 유병률의 네 배를 상회한다. 미국 의과대학생들을 대상으로 한 연구에서, 우울 증상과 번아웃 유병률이 일반인구에 비해 월등히 높았다[9].

앞에서 언급한 바와 같이 번아웃이 직업과 연관이 있다는 것은 알려져 있으나 국내에서 학생들을 대상으로 한 연구는 거의 없다. 또한 의과대학생들을 대상으로 한 우울감 등의 개인적 특성과 번아웃의 상관관계에 대한 연구도 거의 이루어지지 않았다. 학생들의 번아웃에 대한 국외연구는 주로 Maslach Burnout Inventory-Student Survey (MBI-SS)를 측정 도구로 사용한 연구가 활발하다. 하지만 국내에서는 중․고등학생을 대상으로 한 연구 외에는 많지 않다[10]. 이 연구는 MBI-SS를 활용하여 우리나라 의과대학생의 번아웃 유병률과 관련 요인들을 알아보고자 하였다.

대상 및 방법

2013년 7월, 대전광역시 의과대학(원) 의학과에 재학 중인 학생 총 749명을 대상으로 직접 방문하여 자가기입식 설문조사를 시행하였다. 설문을 완료한 학생은 589명으로 조사율은 약 79%였고, 불완전한 설문문항 응답자 55명을 제외하여 총 534명을 연구 대상자로 선정하였다.

조사 대상자의 우울 증상 및 번아웃의 정도를 각각 Beck Depression Inventory II (BDI-II)와 MBI-SS로 측정하였고, 개인특성을 포함하여 총 48문항의 설문지를 구성하였다. 대상자의 일반적 특성으로 학교, 성별, 출생년도, 결혼 여부, 학년, 식생활, 수면습관, 여가활동, 경제사정, 거주형태, 불안감 등을 포함하였으며, 스트레스는 가족, 동기, 친구, 선배, 연인 및 동거인 등의 관계에 대한 스트레스와 학업, 강의 및 강의실 환경에 대한 스트레스를 포함하였다.

우울 정도 측정은 지난 2주간의 우울증상을 확인하고 빈도를 측정하기 위한 21개 문항의 자가기입식 설문도구인 한국어 BDI-II를 사용하였다. BDI-II는 1~16점을 ‘Low’, 17~30점을 ‘Moderate’, 30점 이상을 ‘High’로 분류하였다.

학생들의 번아웃은 최근 확장된 번아웃 개념을 고려하여 Maslach가 고안한 MBI의 학생용 설문인 MBI-SS를 번역하여 사용하였다[11]. MBI-SS는 자기기입식 설문으로서 총 15개 문항으로, 감정적 소모 관련 문항 5개, 냉소주의 4개, 낮은 직업적 효능감 6개로 구성된다. 기존 MBI-SS의 타당도와 신뢰도는 Maslach가 다양한 정신측정학적 분석 방법들을 동원해서 높은 수준을 보이는 데 성공하였고, 동양에서는 중국 학생들에 대한 타당도만 검증되어 있다가 최근 한국 중․고등학생들에게도 적용 가능한 설문으로 밝혀졌다[10]. MBI-SS의 하위 요인 중 ‘감정적 소모’와 ‘냉소주의’는 점수가 높을수록 번아웃을 유발하는 구조로 ‘Low’, ‘Moderate’, ‘High’로 분류하였다[12]. ‘낮은 직업 효능감’은 점수가 낮을수록 번아웃에 더 취약하게 나타나는 구조로 ‘Low’, ‘Moderate’, ‘High’로 분류하였다[12]. 세 가지 하위 요인 중 두 가지 이상 ‘High’일 경우를 번아웃 있음으로, 그 외의 경우를 번아웃 없음으로 분류하였다.

MBI-SS를 한국 의과대학생에게 적용가능한지 검증하고자 요인분석 후 Cronbach’s α값을 기초로 신뢰도를 구하였고, 세 가지 요인 구조인 ‘감정적 소모’, ‘냉소주의’, ‘낮은 직업적 효능감’으로 확증적 요인분석을 시행하였다. 연구 대상자의 개인적 특성, 우울 증상과 번아웃의 상관관계를 살펴보기 위해 카이제곱검정, 로지스틱 회귀분석을 시행하였다.

통계분석 프로그램은 SPSS version 20.0 (Data Solution Inc., Seoul, Korea)과 AMOS 20.0을 이용하였으며, 유의수준은 0.05로 하였다. 이 연구는 건양대학교병원 임상시험심사위원회(Institutional Review Board)의 승인을 받았다(승인번호: 13-46).

결과

MBI-SS의 요인분석 결과, 5개, 4개, 6개 문항들이 세 하위 요인으로 묶이는 것을 확인할 수 있었다. Cronbach’s α값은 각각 0.902, 0.903, 0.904으로 MBI-SS의 세 하위 요인의 측정 신뢰도가 높은 수준으로 검증되었다(Table 1).

Table 1.

Factor Analysis of the Maslach Burnout Inventory-Student Survey Subscales

	Components
	E	C	PE
I feel emotionally drained by my studies	0.804	0.145	0.007
I feel used up at the end of a day at university	0.848	0.126	0.065
I feel tired when I get up in the morning and I have to face another day at the university	0.772	0.174	0.010
Studying or attending a class is really a strain for me	0.793	0.363	-0.110
I feel burned out from my studies	0.865	0.234	0.014
I have become less interested in my studies since my enrollment at the university	0.570	0.640	-0.175
I have become less enthusiastic about my studies	0.550	0.677	-0.165
I have become more cynical about the potential usefulness of my studies	0.291	0.862	-0.146
I doubt the significance of my studies	0.204	0.874	-0.112
I can effectively solve the problems that arise in my studies	0.005	-0.041	0.782
I believe that I make an effective contribution to the classes that I attend	-0.062	-0.062	0.840
In my opinion, I am a good student	-0.066	-0.094	0.829
I feel stimulated when I achieve my study goals	0.000	-0.080	0.798
I have learned many interesting things during the course of my studies	0.101	-0.248	0.779
During class I feel confident that I am effective in getting things done	-0.041	-0.047	0.863
Cronbach's α	0.902	0.903	0.904

E: Exhaustion, C: Cynicism, PE: Professional efficacy.

최종 분석 대상자 534명 중 141명(26.4%)이 번아웃을 보였다. 일반적 특성별로 보면 성별(p=0.002), 규칙적인 식생활 여부(p=0.002), 만족스러운 여가활동 여부(p=0.008), 생활비 충분 여부(p=0.009), 동기와의 관계(p=0.007), 선배들과의 관계(p=0.038), 과다한 학습량으로 인한 스트레스 정도(p=0.007), 저조한 성적으로 인한 스트레스 정도(p<0.001), 유급 걱정으로 인한 스트레스 정도(p<0.001), 준비되지 않은 강의로 인한 스트레스 정도(p=0.008), 미흡한 강의 자료로 인한 스트레스 정도(p=0.001), 체계적이지 않은 커리큘럼으로 인한 스트레스 정도(p=0.001), 불편한 시설로 인한 스트레스 정도(p<0.001), 미흡한 강의 관련된 장비들로 인한 스트레스 정도(p<0.004)와 우울정도(BDI class) (p=0.038)가 통계적으로 유의한 차이를 보였다.

성별로는 여자가 남자보다 2.27배 번아웃이 높았다. 스트레스 종류별로 보면, 저조한 성적으로 인한 스트레스가 2.73배, 유급 걱정으로 인한 스트레스가 2.04배, 불편한 시설로 인한 스트레스가 2.53배 번아웃이 높았고, 우울정도(BDI class)는 ‘Low’ 그룹에 비해 ‘Moderate’ 그룹이 5.00배, ‘High’ 그룹은 9.26배 번아웃이 높았다(Table 2).

Table 2.

The Prevalence of Burnout by Selected Independent Variables

Variable	Total (n = 534)	Burnout (n=141)	p-value[a)]	OR (95% CI)
				Unadjusted	Adjusted
Gender			0.002
Male	308 (57.7)	66 (21.4)		1.00	1.00
Female	226 (42.3)	75 (33.2)		1.82 (1.24-2.69)	2.27 (1.21-4.26)
Grade			0.529
Premedical course	92 (17.2)	25 (27.2)		1.00	1.00
1st grade	142 (26.6)	40 (28.2)		1.05 (0.58-1.89)	1.20 (0.45-3.21)
2nd grade	173 (32.4)	46 (26.6)		0.97 (0.55-1.72)	1.10 (0.43-2.83)
3rd grade	53 (9.9)	11 (20.8)		0.70 (0.31-1.57)	1.88 (0.56-6.40)
4th grade	74 (13.9)	19 (25.7)		0.93 (0.46-1.86)	1.34 (0.42-4.31)
Irregular eating habit			0.002
No	238 (44.6)	47 (19.7)		1.00	1.00
Yes	296 (55.4)	94 (31.8)		1.89 (1.27-2.83)	1.50 (0.80-2.83)
Inadequate sleeping time			0.134
No	139 (26.0)	30 (21.6)		1.00	1.00
Yes	395 (74.0)	111 (28.1)		1.42 (0.90-2.25)	0.65 (0.30-1.39)
Dissatisfying leisure activity[b)]			0.008
No	154 (44.6)	29 (18.8)		1.00	1.00
Yes	191 (55.4)	60 (31.4)		1.97 (1.19-3.28)	0.87 (0.45-1.67)
Insufficient living expenses			0.009
No	304 (56.9)	67 (22.0)		1.00	1.00
Yes	230 (43.1)	74 (32.2)		1.68 (1.14-2.47)	1.47 (0.77-2.80)
Uncomfortable relationships
Friends or family[c)]			0.082
No	504 (94.4)	129 (25.6)		1.00	1.00
Yes	30 (5.6)	12 (40.0)		1.94 (0.91-4.13)	1.76 (0.51-6.14)
Classmates			0.007
No	499 (93.4)	125 (25.1)		1.00	1.00
Yes	35 (6.6)	16 (45.7)		2.52 (1.26-5.05)	2.57 (0.78-8.73)
Upper classmen[b)]			0.038
No	421 (79.1)	103 (24.5)		1.00	1.00
Yes	111 (20.9)	38 (34.2)		1.61 (1.02-2.52)	1.20 (0.59-2.43)
Stress from
Heavy academic workload			0.007
No	54 (10.1)	6 (11.1)		1.00	1.00
Yes	480 (89.9)	135 (28.1)		3.13 (1.31-7.49)	0.80 (0.19-3.38)
Poor academic performance			<0.001
No	139 (26.0)	14 (10.1)		1.00	1.00
Yes	395 (74.0)	127 (32.2)		4.23 (2.34-7.64)	2.73 (1.06-7.05)
Fear of drop out			<0.001
No	219 (41.0)	37 (16.9)		1.00	1.00
Yes	315 (59.0)	104 (33.0)		2.42 (1.59-3.71)	2.04 (1.01-4.09)
Unprepared lecture			0.008
No	225 (42.1)	46 (20.4)		1.00	1.00
Yes	309 (57.9)	95 (30.7)		1.73 (1.1 5-2.59)	1.18 (0.48-2.92)
Insufficient lecture materials			0.001
No	217 (40.6)	41 (18.9)		1.00	1.00
Yes	317 (59.4)	100 (31.5)		1.98 (1.31-2.99)	1.50 (0.59-3.86)
Unsystematic curriculum			0.001
No	232 (43.4)	45 (19.4)		1.00	1.00
Yes	302 (56.6)	96 (31.8)		1.94 (1.29-2.91)	1.09 (0.48-2.49)
Uncomfortable facilities			<0.001
No	204 (38.2)	36 (17.6)		1.00	1.00
Yes	330 (61.8)	105 (31.8)		2.18 (1.42-3.34)	2.53 (1.18-5.42)
Inefficient lecture-related equipments			0.004
No	264 (49.4)	55 (20.8)		1.00	1.00
Yes	270 (50.6)	86 (31.9)		1.78 (1.20-2.63)	1.34 (0.65-2.78)
BDI class			0.038
Low	416 (77.9)	75 (18.0)		1.00	1.00
Moderate	96 (18.0)	50 (52.1)		4.94 (3.09–7.92)	5.00 (2.51–9.97)
High	22 (4.1)	16 (72.7)		12.12 (4.59–32.02)	9.26 (2.31–37.17)

Data are presented as number (%).

OR: Odds ratio, CI: Confidence interval, BDI: Beck Depression Inventory.

By chi-square test,

Total number was different by excluding “not applicable”,

“Yes” was defined when at least one answer included “uncomfortable” for the two questions which was “relationship with family” and “relationship with friends.”

MBI-SS는 ‘감정적 소모’, ‘냉소주의’, ‘낮은 직업적 효능감’의 세 개의 내생변수로 구성되어 있으며, 각각 다섯 개, 네 개, 여섯 개의 외생변수로 측정되었다. 확증적 요인분석을 시행한 결과 첫 모델의 카이제곱 값은 686.63이었으며, 유의수준은 0.001 미만이었다. 전반적 모델 부합지수를 보면 Goodness of Fit Index (GFI)는 0.86, Normal Fit of Index (NFI)는 0.89, Comparative Fit Index (CFI)는 0.90의 값을 보여 적합하지 않았다. 모델 적합성을 향상시키기 위해 Modification Indices (MIs)값이 267.392로 제일 높았던 ‘학업의 실용성에 대하여 비관적이게 되었다’(e8)와 ‘학업의 의의를 의심한다’(e9) 변수의 오차를 묶은 결과 카이제곱 값은 337.83, 유의수준은 0.001 미만이었으며 GFI, NFI, CFI는 각각 0.92, 0.94, 0.96의 값을 보여 모형 적합성이 좋게 나왔다. 회귀 계수를 위해 계산된 통계량들 또한 지정된 유의수준 0.01에서 임계치 2.58보다 크기에 변수들 간의 상관관계가 유효하다고 볼 수 있다. 따라서, 외생변수와 측정하고자 하는 개념들 간의 관련성과 전반적 모델 부합도 지수를 살펴본 결과 의과대학생들에게 있어 이 연구에서 사용된 MBI-SS의 타당도가 일정 수준 검증되었다(Fig. 1).

Fig. 1.

Modified Confirmatory Factor Analysis of the Translated Version of the Maslach Burnout Inventory-Student Survey.

CFI: Comparative Fit Index, GFI: Goodness of Fit Index, NFI: Normal Fit of Index.

고찰

이 조사에서는 Maslach 등의 연구에서 사용된 MBI-SS를 사용하였는데, 국내에서는 중․고등학생들에 대해서만 타당성이 입증되었을 뿐[10] 우리나라의 의과대학생들에게 이를 적용한 사례는 없었으므로 연구에 앞서 이 설문 도구가 의과대학생들에게도 적용 가능한지를 우선 검증할 필요가 있었다. 하위 요인들에 대한 요인분석은 MBI-SS 원본의 구조와 일치함을 보였고, Cronbach’s α값 또한 ‘감정적 소모’, ‘냉소주의’, ‘낮은 직업적 효능감’ 순으로 0.902, 0.903, 0.904의 높은 신뢰도를 보였다. 따라서 MBI-SS는 우리나라 의과대학들생의 번아웃을 측정함에 있어 사용하기 적합하다. 상관관계가 높은 오차들(e8, e9)의 변수들은 ‘학업의 실용성에 대하여 비관적이게 되었다’와 ‘학업의 의의를 의심한다’였으며, 이 모형은 우리나라에서 중․고등학생을 대상으로 시행한 연구의 모형과[10] 일치한다. 이 두 문항은 번역 도중에 원문의 내용이 문화적으로 조금 다르게 해석될 가능성이 있다. 또한 두 변수는 공통적으로 학업에 대한 의구심을 반영한다. 논란의 여지가 될 수 있는 번역된 MBI-SS의 두 문항들을 하나로 묶거나 확실한 의미로 나누어서 사용한다면 우리나라 학생들에게 더욱 부합하는 측정 도구가 될 수 있을 것이다.

한편, 이번 조사 대상자의 번아웃 유병률은 약 26%로 나타났다. 이는 외국의 의과대학생들과 치과대학생들을 대상으로 시행된 다수의 연구에서 나타난 유병률인 10%~20%와 유사하다[8,12,13]. 몇몇 연구에 의하면 번아웃의 유병률이 45%에 달한 경우도 있었지만[14], 이는 번아웃의 진단 기준에 세 하위 요인이 아닌 두 하위 요인으로만 한정한 연구였으므로 이번 연구보다 덜 엄격한 기준이 적용되었다.

번아웃과 관련 있는 독립변수로는 성별, 저조한 성적, 유급에 대한 걱정, 불편한 시설(의자 및 책상), 그리고 우울 증상 등이 유의한 결정 요인으로 나타났다. 특히 우울 증상의 정도가 심해질수록 보정된 오즈비(adjusted odds ratio, aOR)가 높아지는 선형 비례 관계를 보였다. 성별에 있어서는 여학생이 남학생보다 번아웃이 발병할 가능성이 더 높았으며, 이는 여학생이 번아웃이나 스트레스 등에 더 취약하기 때문이다[15]. 하지만 학년과 번아웃 간의 관련성은 없었다. 이는 기존 국외 연구의 대상자들 대부분이 의학전문대학원에 재학 중인 학생들이었던 것과 달리 이 연구에서는 의학전문대학원뿐만 아니라 의과대학의 학생도 포함하였고, 특히 예과 1학년을 조사과정에서 제외되는 등 학년별 모집단 편차가 있기 때문으로 생각되며, 이로 인해 이 연구의 결과 해석에 유의하여야 할 필요가 있다.

유급에 대한 걱정으로 인한 스트레스가 번아웃과 연관성이 있다는 사실 또한 주목할 만하다. 저조한 성적이나 유급에 대한 걱정과 같은 학업성취와 관련된 인자들에 대한 다양한 연구가 이루어졌으며[8,15], 학교에 머무는 시간과 자퇴에 대한 고민 또한 번아웃과 유의한 상관관계를 보였다. 의과대학에 존재하는 저조한 성적에 따른 유급 제도는 경우에 따라서 유급을 당한 학기의 과정을 재수강하여야 할 수도 있기 때문에 경제적 부담과 시간적 손실이 매우 크다. 또한, 새로운 환경에 다시 적응해야 하는 스트레스 등 여러 가지 요인들이 복합적으로 발생할 수 있기 때문으로 생각된다. 과다한 학습량에 따른 스트레스도 번아웃과 연관성을 갖는데, 이 또한 유급에 대한 걱정과 번아웃 간의 연관성과 비슷한 맥락으로 설명할 수 있다. 과다한 학습량에 따른 부담감, 학습진도에 대한 부진 및 지속되는 시험에 대한 압박감 등과 같은 여러 가지 요인들로 인해 자발적으로 유급(휴학)을 선택하게 되는 경우도 있다[8]. 불편한 시설이 주는 스트레스 또한 번아웃과 연관성이 있었고, 이는 열악한 교육 환경이 번아웃 유병률에 유의한 영향을 미친다는 기존 연구와 일치한다[8,15]. 의과대학 학생의 번아웃에 영향을 끼지는 불편한 시설들을 개선한다면 의과대학생들의 번아웃 유병률이 감소하게 될 것이고 이것은 곧 후에 이들이 의사가 되었을 때 이들로부터 진료를 받게 되는 환자들이 궁극적인 수혜자가 될 수 있다.

우울 증상과 번아웃의 연관성은 아직까지 명확하게 밝혀진 바는 없으나, 두 질환이 서로 연관되어 있지 않다고 여기는 질병 분류학적 관점은 올바르지 않다[16]. 이 연구에서는 우울 증상과 번아웃 간의 연관성이 있었으며, 우울 증상의 정도와 번아웃의 중증도 간에 정비례 관계가 있었다. 우울 증상에 포함되는 슬픔과 피로 증상이 번아웃의 하위 요인 중 하나인 ‘감정적 소모’와 유사한 성격을 나타내기 때문이다.

결론적으로 성별, 의학 교육과정에 대한 만족도, 교육 환경 같은 학업과 관련된 인자들과 스트레스는 번아웃의 유병률과 관련이 있다고 할 수 있다[8,15,17].

이 연구에서는 주목할 만한 결과를 도출하는 데 성공하였지만, 몇몇 제한점이 있었다. 우선 대전지역의 세 의과대학에 한정되었으며, 여름방학으로 인하여 전체 학년을 고루 조사할 수 없었다. 표본수가 많고 조사율은 양호하였으나, 우리나라 전체를 대표하기에는 한 지역에 편중되어 있어서 대표성이 낮다. 또한 조사 대상자들은 의과대학과 의학전문대학원 모두에 재학 중이었으므로 각 조사 대상자들 간의 평균 연령 등의 차이가 현격하게 존재하여 스트레스에 대처하는 방법이나 스트레스를 느끼는 정도가 두 집단 간에 유의한 차이를 갖게 될 가능성을 배제할 수 없다. 또한 두 집단 간의 생활 양식에 따른 차이도 발생할 수 있을 것이다. 이들 의과대학 간 교육과정과 같은 학교별 특성도 서로 일치하지 않았다는 점도 고려할 때 결과 해석에 유의해야 할 필요가 있으며, 향후 학교의 특성을 반영한 연구가 필요하다.

둘째, 단면연구로서 제한점을 갖는다. 번아웃과 관련된 요인들의 상관성은 입증할 수는 있었지만, 시간적 선후 관계를 알 수 없으므로, 해당 요인들이 번아웃의 발병에 어느 정도의 영향을 미치는지는 알 수 없었다. 현재 인턴, 레지던트 등의 의사생활을 하고 있는 의과대학 졸업생들을 대상으로 하는 연구도 필요하다.

우리나라의 한 지역이 아닌 더 많은 지역의 의과대학생들을 무작위 표본 추출하여 각 학년별로 더 많은 조사를 시행하여 표본 대표성을 보존할 필요가 있다. 의과대학생들은 타과에 비해 다른 스트레스 양상을 보이며[8] 교육과정이 많이 다르기 때문에 의과대학생과 다른 학과 대학생 간의 번아웃 유병률의 차이와 이에 미치는 영양 요인에 대한 연구도 가치 있을 것이다. 나아가, 의과대학 입학부터 졸업 후 의사로서의 전문직을 수행할 때까지 번아웃에 대한 조사가 시행된다면, 긍정적인 학습 환경이 조성된 의과대학 출신의 의사들에게 번아웃의 유병률이 낮다는 국외 연구 결과처럼[18] 국내에서도 보다 전문적이며, 공감할 수 있는 의사를 양성하는 교육 프로그램 및 교육환경을 조성할 수 있는 근거자료가 될 것이다.