Modeling factors explaining physicians’ satisfaction with competence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attention to physician wellness has increased as medical practice gains in complexity. Physician satisfaction with practice is critical for quality of care and practice growth. The purpose of this study was to model physicians' self-reported Satisfaction with Competence as a function of their perceptions of the Quality of Health Services, Distress, Coping, Practice Management, Personal Satisfaction and Professional Equity. METHODS: Comprehensive questionnaires were sent to a stratified sample of 5300 physicians across Canada. This cross-sectional study focused on physicians who examined and treated individual patients for a final study population of 2639 physicians. Response bias was negligible. The questionnaires contained measures of Satisfaction with Competence, Quality of Health Services, Distress, Coping, Personal Satisfaction, Practice Management and Professional Equity. Exploring relationships was done using Pearson correlations and one-way analysis of variance. Modeling was by hierarchical regressions. RESULTS: The measures were reliable: Satisfaction with Competence (α = .86), Quality (α = .86), Access (α = .82), Distress (α = .82), Coping (α = .76), Personal Satisfaction (α = .78), Practice Management (α = .89) and the dimensions of Professional Equity (Fulfillment, α = .81; Financial, α = .93; and Recognition, α = .75) with comparative validity. Satisfaction with Competence was positively correlated with Quality (r = .32), Efficiency (r = .37) and Access (r = .32); negatively correlated with Distress (r = -.54); and positively correlated with Coping strategies (r = .43), Personal Satisfaction (r = .57), Practice Management (r = .17), Fulfillment (r = .53), Financial (r = .36) and Recognition (r = .54). Physicians' perceptions on Quality, Efficiency, Access, Distress, Coping, Personal Satisfaction, Practice Management, Fulfillment, Pay and Recognition explained 60.2% of the variation in Satisfaction with Competence, controlling for years in practice, self-reported health and duties of physicians. CONCLUSION: Satisfaction with Competence could be affected by excessive accumulation of duties, concerns about quality, efficiency, access, excessive distress, inadequate coping abilities, personal satisfaction with life as a physician, challenges in managing practices and persistent inequities among physicians.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».