OC-0562: Optimizing teamwork in radiation therapy: A Canadian experience
Notice bibliographique
Résumé
2 nd ESTRO Forum 2013 S215 satisfaction, incidents, stress and burnout, professional development, workload, retention and turnover.All questions were taken from validated instruments or adapted from the 'NHS Staff Survey'.The survey included two validated tools to measure job satisfaction and burnout, and was based on validated tools including NHS staff survey 1 , Maslach Burnout Inventory 2 , JobSatisfaction Scale 3 .The sample was recruited from all Radiotherapy professionals using an open survey and a range of activities, including the UK professional bodies representing RTTs, Physicists, dosimetrists and technicians.Results: 658 completed responses were returned, representing aresponse rate of ~18%.A statistically significant difference was seen in distribution of mean job satisfaction scores and its aspects across professional groups and treatment centres.The radiotherapy workforce demonstrate higher levels of emotional exhaustion, depersonalization, and low personal accomplishment as compared to health care workers outside of radiotherapy and oncology, and non-health care occupations. Conclusions:The UK health service is undergoing significant organisational changes; an increased provision of radiotherapy is required, while also delivering the appropriate treatment and care indicated by the evidence base.Organisations and managers will be required to adopt strategies to combat the effects of reforms to pay and contractual benefits.Maintaining and improving morale and job satisfaction will be a key success factor in service delivery.Implementing strategies and equipping the radiotherapy workforce with skills to be resilient to the effects of stress and burnout in order that the optimum treatment package can be delivered for patients.1.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».