MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2408266328 · doi:10.1007/s10897-016-9968-3

The Relationship Between Burnout and Occupational Stress in Genetic Counselors

2016· article· en· W2408266328 sur OpenAlexaff
Brittney Johnstone, Amy Kaiser, Marie Injeyan, Karen Sappleton, David Chitayat, Derek Stephens, Cheryl Shuman

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensSickKids FoundationMount Sinai HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutCynicismOccupational stressEmotional exhaustionPsychologyOccupational burnoutClinical psychologyVariance (accounting)Affect (linguistics)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burnout represents a critical disruption in an individual's relationship with work, resulting in a state of exhaustion in which one's occupational value and capacity to perform are questioned. Burnout can negatively affect an individual's personal life, as well as employers in terms of decreased work quality, patient/client satisfaction, and employee retention. Occupational stress is a known contributor to burnout and occurs as a result of employment requirements and factors intrinsic to the work environment. Empirical research examining genetic counselor-specific burnout is limited; however, existing data suggests that genetic counselors are at increased risk for burnout. To investigate the relationship between occupational stress and burnout in genetic counselors, we administered an online survey to members of three genetic counselor professional organizations. Validated measures included the Maslach Burnout Inventory-General Survey (an instrument measuring burnout on three subscales: exhaustion, cynicism, and professional efficacy) and the Occupational Stress Inventory-Revised (an instrument measuring occupational stress on 14 subscales). Of the 353 respondents, more than 40 % had either considered leaving or left their job role due to burnout. Multiple regression analysis yielded significant predictors for burnout risk. The identified sets of predictors account for approximately 59 % of the variance in exhaustion, 58 % of the variance in cynicism, and 43 % of the variance in professional efficacy. Our data confirm that a significant number of genetic counselors experience burnout and that burnout is correlated with specific aspects of occupational stress. Based on these findings, practice and research recommendations are presented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,338 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Genetic CounselingMême sujetHealthcare professionals’ stress and burnoutTravaux en français237 207