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Enregistrement W2341736783 · doi:10.1177/2050312116643907

The effects of distress and the dimensions of coping strategies on physicians’ satisfaction with competence

2016· article· en· W2341736783 sur OpenAlex
Rein Lepnurm, Robert Nesdole, Juan Nicolás Peña-Sánchez

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoping (psychology)Competence (human resources)DistressClinical psychologyFamily medicinePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purposes of this study were to (1) articulate the dimensions of Coping strategies used by physicians, and (2) determine whether Coping strategies alleviated Distress and enhanced Satisfaction with Competence. METHODS: Comprehensive questionnaires on factors associated with Satisfaction with Competence were sent to a stratified sample of 5300 physicians across Canada. The response rate was 57% with negligible bias. Factor analysis was used to articulate the dimensions of Coping strategies. The classic Baron and Kenny regression series was used to establish whether Coping mediates the effects of Distress on Satisfaction with Competence. Years in Practice, Self-Reported Health, and Duties of Physicians were control factors. RESULTS: A reliable 15-item measure of Coping was confirmed (α = .76) with four reasonably reliable dimensions: Collegiality (α = .80), Attitude (α = .63), Managing Work (α = .60), and Self-Care (α = .62). Physicians reported a mean Satisfaction with Competence of (M = 4.26 out of 6.0, standard deviation (SD) = 0.64) with General practitioners reporting slightly lower levels of Satisfaction with Competence than average. Conversely, chronic disease, clinical, and procedural specialists reported higher levels of Satisfaction with Competence. The mean Distress level for all physicians was (M = 3.66 out of 7.0, SD = 0.93). The highest levels of distress were reported by emergency physicians, general practitioners, and surgeons. Clinical specialists, anesthesiologists, and psychiatrists reported the lowest levels of distress. Physicians reported (M = 4.48 out of 7.0, SD = 0.78) as the mean level of Coping ability with clinical specialists and general practitioners reporting lower than average abilities to cope. Laboratory and chronic care specialists reported greater than average coping abilities. Regression analyses established Coping as a mediator of Distress which predicted physicians' Satisfaction with Competence. CONCLUSION: Four groups of coping strategies were significant in relieving the pressures of work: (1) Collegiality, (2) Self-Care, (3) Managing Work, and (4) Positive Attitude.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,370 · 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