Addressing physician quality of life: understanding the relationship between burnout, work engagement, compassion fatigue and satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Burnout and compassion fatigue are now recognized as occupational hazards associated with the medical profession. Interestingly, burnout and compassion fatigue do not occur in every physician and many continue to find joy, meaning and satisfaction in their work despite its challenges and stressors. Our study looked at the relationship between burnout, work engagement, compassion fatigue and satisfaction amongst doctors. We also studied the relationship between these and four measureable intrinsic human factors; self-efficacy, resilient personality type, sense of gratitude and work calling. Our study found that 37% of the doctors were at high risk of burnout and 7.5% were at high risk of compassion fatigue and only 3.3% and 1.5% were at low risk of burnout and compassion fatigue respectively. Only 2.7% and 0.3% had high rates of work engagement and compassion satisfaction respectively. There was a mild but significant negative correlation between burnout and engagement, and a poor negative correlation between compassion fatigue and satisfaction. Only intrinsic human factors were significantly correlated to burnout, work engagement, compassion fatigue and satisfaction. Our preliminary findings suggest that certain intrinsic factors increase work engagement and compassion satisfaction amongst doctors. As some of these intrinsic factors also appear to buffer against burnout and compassion fatigue, increasing work engagement and compassion satisfaction not only builds individual resilience against burnout and compassion fatigue but may also lead to improvement in overall health, professional quality of life and career longevity for doctors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».