Gender differences in the effect of grief reactions and burnout on emotional distress among clinical oncologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current study was conducted to examine gender differences in the effect of grief reactions and burnout on emotional distress among clinical oncologists. METHODS: The participants included a convenience sample of 178 oncologists from Israel (52 of whom were women) and Canada (48 of whom were women). Oncologists completed a questionnaire package that included a sociodemographic survey, the General Health Questionnaire, a burnout measure, and the Adult Oncologists Grief Questionnaire. To examine the effect of grief reactions and burnout on emotional distress while controlling for country and past depression within each gender, 2 hierarchical linear regression analyses were computed. RESULTS: Female oncologists reported significantly more grief responses to patient death (mean, 47.72 [standard deviation (SD), 8.71] and mean, 44.53 [SD, 9.19], respectively), more emotional distress (mean, 12.41 [SD, 4.36] and mean, 10.64 [SD, 3.99], respectively), and more burnout (mean, 2.59 [SD, 1.69] and mean, 1.84 [SD, 1.5], respectively). For both genders, higher levels of grief reactions were associated with greater emotional distress among those who reported high levels of burnout (P<.001). However, for men, the association between grief reactions and emotional distress also was documented at moderate levels of burnout (P<.001). CONCLUSIONS: Patient death is a regular part of clinical oncology. It is essential that oncologists be able to cope effectively with this aspect of their work. The findings of the current study highlight the need to take into account the cumulative stressors that oncologists contend with when designing supportive interventions. Gender differences in burnout, reactions to patient death, and emotional distress need to be addressed to ensure the best quality of life for oncologists and the best quality of care for their patients. Cancer 2016;122:3705-14. © 2016 American Cancer Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».