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Enregistrement W1987779379 · doi:10.1080/13548506.2014.936887

Does self-regulation capacity predict psychological well-being in physicians?

2014· article· en· W1987779379 sur OpenAlexaffabout
Christopher Simon, Natalie Durand‐Bush

Notice bibliographique

RevuePsychology Health & Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyVariance (accounting)Self-controlSample (material)Well-beingExplained variationSocial psychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite increasing research on physician well-being, factors appearing to account for individual variation in levels of optimal functioning are largely unclear. One such factor could be self-regulation, which reflects how individuals effectively manage their thoughts, emotions and behaviours, and cope with adversity in their environment. The purpose of this study was to determine if self-regulation capacity could significantly predict psychological well-being in a sample of Canadian physicians. A total of 132 physicians completed the Scales of Psychological Well-Being and the short form of the Self-Regulation Questionnaire. Regression analyses confirmed the hypothesis that a significant amount of variance in levels of psychological well-being would be explained by self-regulation capacity. There was a particularly strong relationship between self-regulation capacity and the dimensions of purpose in life and environmental mastery, which suggests that physicians who effectively self-manage may be better able to preserve a sense of purpose and an adequate work-life balance in their daily life. Physicians today face consistently growing demands stemming from increasingly challenging work environments. Results of this study mark an important step in increasing our understanding of a potentially valuable skill that may help physicians to achieve well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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