Burnout in emergency department healthcare professionals is associated with coping style: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ineffective coping may lead to impaired job performance and burnout, with adverse consequences to staff well-being and patient outcomes. We examined the relationship between coping styles and burnout in emergency physicians, nurses and support staff at seven small, medium and large emergency departments (ED) in a Canadian health region (population 500,000). METHODS: Linear regression with the Coping Inventory for Stressful Situations (CISS) and Maslach Burnout Inventory (MBI) was used to evaluate the effect of coping style on levels of burnout in a cross-sectional survey of 616 ED staff members. CISS measures coping style in three categories: task-oriented, emotion-oriented and avoidance-oriented coping; MBI, in use for 30 years, assesses the level of burnout in healthcare workers. RESULTS: Task-oriented coping was associated with decreased risk of burnout, while emotion-oriented coping was associated with increased risk of burnout. DISCUSSION: Specific coping styles are associated with varied risk of burnout in ED staff across several different types of hospitals in a regional network. Coping style intervention may reduce burnout, while leading to improvement in staff well-being and patient outcomes. Further studies should focus on building and sustaining task-oriented coping, along with alternatives to emotion-oriented coping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».