Factors Explaining Career Satisfaction among Psychiatrists and Surgeons in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The career satisfaction of specialists is affected by many variables ranging from family responsibilities, stress, the quality of services and facilities available to patients, professional rewards, and how the work is organized. OBJECTIVE: To articulate models that explain a substantial portion of the variance associated with career satisfaction among surgeons and psychiatrists in Canada. METHODS: Of 4958 eligible physicians across Canada, 2810 (56.7%) completed a 12-page survey between January and March 2004, following which the responding 148 surgeons and 231 psychiatrists were selected for this study. We checked response bias and found it was negligible. Hierarchical regression analysis was used to record cumulative R2, Standardized beta, and significance levels as each predictor was entered. We applied weighting factors to reflect the actual physician population in Canada. RESULTS: The models explained 90.4% of the variance in career satisfaction for surgeons and 81.0% of the variance in career satisfaction for psychiatrists. The explanatory variables consisted of distress and coping, role in community activities, access to and quality of health care services, intrinsic and extrinsic rewards, workload, and organizational structure. CONCLUSIONS: The study demonstrated that variance associated with career satisfaction can be explained using various factors reported directly by physicians. The study also confirmed that relative differences in the importance of these factors do occur among specialties. Surgeons prefer to delegate more responsibility in the management of their practices on an informal basis, whereas psychiatrists prefer to be more involved in the management of their practices and use more formal structures.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».