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Enregistrement W2082643610 · doi:10.1002/pon.820

Job stress and job satisfaction of cancer care workers

2004· article· en· W2082643610 sur OpenAlexaffabout
Eva Grunfeld, Louise Zitzelsberger, Marjorie Coristine, Timothy J. Whelan, Faye Aspelund, William K. Evans

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramCancer Care OntarioMcMaster UniversityCancer Care Nova ScotiaOttawa Regional Cancer FoundationDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionJob stressPsychologyJob attitudeNursingJob performanceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an increasing demand for oncology care as a result of a number of trends. In combination with ongoing changes to the health-care system, these trends have an impact on the workplace environment of systemic therapy personnel. METHODS: A postal survey was sent to major providers of tertiary systemic therapy services in Ontario. Included in the survey were measures of job satisfaction and stress. In order to capture in-depth data related to survey themes, focus groups were held with personnel at six major cancer treatment facilities. Content analysis identified major themes. RESULTS: Analysis of focus group and survey studies showed that the greatest source of job satisfaction stemmed from patient care and contact. Manifestations of increasing workload emerged as major sources of job stress. Personnel were concerned as to what they saw as negative consequences of heavy workload--a perceived decrease in the quality of patient care and staff morale. CONCLUSIONS: The findings of this research suggest that the current workplace environment is having a negative impact on the well-being of systemic therapy staff, and may have consequences in terms of quality of patient care. Personnel identified system changes that they felt would help alleviate workload and resulting stress.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,433 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations139
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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