Impact of emotional intelligence coaching on job satisfaction of pharmacists during organizational changes
Notice bibliographique
Résumé
Job satisfaction is known to decline during times of major organizational change and emotional intelligence has been positively correlated with job satisfaction and adaptability. Computerized provider order entry (CPOE), closed loop medication administration, electronic medication administration records and 24/7 pharmacy services were implemented at London Health Sciences Centre (LHSC) during the spring of 2014. This pilot randomized controlled trial assessed whether completion of an emotional intelligence assessment, followed by a personalized one-hour emotional intelligence coaching session, would positively impact job satisfaction stability amongst pharmacists throughout these major organizational changes. Job satisfaction was measured by the Health Professions Stress Inventory (HPSI). The primary outcome was change in HPSI score from baseline. Emotional intelligence coaching was provided to participants randomized to the intervention. Semi-structured interviews were completed at baseline and follow-up for qualitative analysis. Twenty five participants were recruited and all participants completed the study. Job satisfaction improved in both control and intervention groups. Observations from semi-structured interviews suggested that emotional intelligence coaching may have increased self-awareness and ability to recognize dissatisfaction. Participants who were in their role for less than two years reported greater benefit from emotional intelligence coaching. Job satisfaction was worse during the anticipatory phase of major organizational change. Emotional intelligence coaching did not have an observable benefit on objective measures of job satisfaction, but it may have a subjective benefit that is more apparent in pharmacists who are less established in their role.
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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) | 0,001 | 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 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 ».