Addressing physician quality of life: understanding the relationship between burnout, work engagement, compassion fatigue and satisfaction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle