The role of aggressions suffered by healthcare workers as predictors of burnout
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To examine the prevalence of aggression against healthcare professionals and to determine the possible impact that violent episodes have on healthcare professionals in terms of loss of enthusiasm and involvement towards work. The objective was to analyse the percentage of occupational assault against professionals' aggression in different types of healthcare services, differentiating between physical and verbal aggression as a possible variable in detecting burnout in doctors and nursing professionals. BACKGROUND: Leiter and Maslach have explored a double process model of burnout not only based on exhaustion by overload, but also based on personal and organisational value conflicts (community, rewards or values). Moreover, Whittington has obtained conclusive results about the possible relationship between violence and burnout in mental health nurses. DESIGN: A retrospective study was performed in three hospitals and 22 primary care centres in Spain (n = 1·826). METHODS: Through different questionnaires, we have explored the relationship between aggression suffered by healthcare workers and burnout. RESULTS: Eleven percent of respondents had been physically assaulted on at least one occasion, whilst 34·4% had suffered threats and intimidation on at least one occasion and 36·6% had been subjected to insults. Both forms of violence, physical and non-physical aggression, showed significant correlations with symptoms of burnout (emotional exhaustion, depersonalisation and inefficacy). CONCLUSIONS: The survey showed evidence of a double process: (1) by which excess workload helps predict burnout, and (2) by which a mismatch in the congruence of values, or interpersonal conflict, contributes in a meaningful way to each of the dimensions of burnout, adding overhead to the process of exhaustion-cynicism-lack of realisation. Relevance to clinical practice. Studies indicate that health professionals are some of the most exposed to disorders steaming from psychosocial risks and a high comorbidity: anxiety, depression, etc. There is a clear need for accurate instruments of evaluation to detect not only the burnout but also the areas that cause it. Professional exhaustion caused by aggression or other factors can reflect a deterioration in the healthcare relationship.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».