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Enregistrement W2043464736 · doi:10.1177/1049909108330027

Factors Associated With Work Stress and Professional Satisfaction in Oncology Staff

2009· article· en· W2043464736 sur OpenAlexaff
E Dougherty, Bruce Pierce, Clement Ma, Tony Panzarella, Gary Rodin, Camilla Zimmermann

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadOdds ratioOddsMedicineLogistic regressionJob satisfactionNursingUnit (ring theory)BurnoutFamily medicineInternal medicinePsychologyClinical psychologySocial psychologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer care professionals work in a stressful environment, but it is not clear what factors contribute to this stress. We surveyed 60 oncology personnel on an inpatient unit and a palliative care unit regarding levels of perceived work stress and its potential contributors. Logistic regression analyses were performed to determine predictors of staff stress. A total of 63% of staff reported experiencing ;;a great deal'' of stress at work, which was predicted by greater perceived workload (odds ratio = 32.2; P < .0001), insufficient time to grieve patients' death (odds ratio = 9.75; P = .0007), lack of institutional support (odds ratio = 0.16; P = .009), perceived lack of resources (odds ratio = 0.06; P = .007), and lack of control over the choice of workplace (odds ratio = 0.10; P = .03). Measures to address work-related stress should be included in the planning of cancer programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,371 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations99
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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