Sources of Stress and Coping Strategies among Iranian Physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians are at risk of having high levels of stress which affect their performance. Finding the stressors and the coping skills to manage stress could be used to develop program to decrease stressful situation. No study has been done on Physicians' stress and coping in Iran. The main objective of this study is to find out the main stressors and coping strategies among Iranian Physicians working in hospital in Tehran-Iran.METHODS: A cross-sectional study was performed on 780 Physicians,using a questionnaire consisted of two sections ;The first section were the stressors which included 67 questions and The second section were The Brief COPE with 28-items for assessing a broad range of coping behaviors among respondents.RESULTS: A total of 1100 questionnaires were distributed to all the available Physicians in the hospitals selected. 780 Physicians returned complete questionnaires with observed response rate of 75%. The majority of respondents (56.9%) were women. The first 3 sources of stress in workplace (Job stressors) are physical environment problem (75%), too much volume of work and poorly paid. The main sources of stress outside the work place (non-job stressors) ranked by Physicians were; financial problem (9.09), not enough time to spend with family (8.87), conflicts with household tasks (7.36).The top five coping strategies used by Iranian Physicians were Behavioral Disengagement, Planning, Instrumental support, Acceptance, and turning to religion.CONCLUSIONS: This study revealed that both workplace and non-job sources of stress can affect the Physicians performance and there is an association between gender and coping skills.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».