Burnout and Association with Psychosocial Work Environment among Swedish Firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Firefighters are exposed to traumatic and stressful psychosocial and physical strain in their work, and thus they are considered to be a group at high risk of burnout. The aim of this study was to investigate burnout (emotional exhaustion (EE) and depersonalization (DP) among Swedish female and male firefighters and to examine the gender-stratified relationship between psychosocial work environment and burnout when considering the moderating effect of coping strategies among Swedish firefighters. The overall mean values of both EE and DP were notably low in comparison with the general population in Sweden. We found that psychosocial work environment factors increase the risk of burnout among male firefighters. Among men, EE was associated with high demands and lack of social support in work. The association was also confirmed with DP as the outcome and lack of good leadership as the exposure among men. However, among female firefighters the association between psychosocial work environment factors and burnout failed to appear. Among women, EE and DP were only associated with the coping strategy Psychological distancing (PDi). A negative association with DP and the coping strategy Positive Reappraisal (PRe) was also found among women. Regardless of the result from the regression analyses, we must consider that the majority of the female and male firefighters in our study had low scores on the outcome variables EE and DP. Future studies should explore female and male firefighters’ context and possible health-protecting environment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».