MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2087661256 · doi:10.1097/hcm.0b013e3181fa022e

Contribution of the Psychosocial Work Environment to Psychological Distress Among Health Care Professionals Before and During a Major Organizational Change

2010· article· en· W2087661256 sur OpenAlexafffund
Mélanie Lavoie‐Tremblay, Jean‐Pierre Bonin, Alain D. Lesage, Arielle Bonneville‐Roussy, Geneviève L. Lavigne, Dominique Laroche

Notice bibliographique

RevueThe Health Care Manager · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialPsychologyRestructuringAutonomyDistressPsychological distressHealth careWork (physics)Applied psychologySocial supportClinical psychologySocial psychologyMental healthPsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the relationships between 4 dimensions of the psychosocial work environment (psychological demands, decision latitude, social support, and effort-reward) among health care professionals as well as their psychological distress during a reorganization process. A correlational descriptive design was used for this quantitative study. A total of 159 health care professionals completed the questionnaire at T1, and 141 at T2. First, before the work reorganization, effort-reward imbalance was the sole variable of the psychological work environment that significantly predicted psychological distress. Second, the high overall level of psychological distress increased during the process of organizational change (from T1 to T2). Finally, effort-reward imbalance, high psychological demands, and low decision latitude were all significant predictors of psychological distress at T2, during the organizational change. In conclusion, to reduce the expected negative outcomes of restructuring on health care practitioners, managers could increase the number of opportunities for rewards, carefully explain the demands, and clarify the tasks to be performed by each of the employees to reduce their psychological burden and increase their perceptions of autonomy.

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)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Health Care ManagerMême sujetWorkplace Health and Well-beingTravaux en français237 207