Bearing the Burden of Care: Emotional Burnout Among Maternity Support Workers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research examines effects on emotional burnout among “maternity support workers” (MSWs) that support women in labor (labor and delivery (L&D) nurses and doulas). The emotional intensity of maternity support work is likely to contribute to emotional distress, compassion fatigue, and burnout. This study uses data from the Maternity Support Survey (MSS) to analyze emotional burnout among 807 L&D nurses and 1,226 doulas in the United States and Canada. Multivariate OLS regression models examine the effects of work–family conflict, overwork, emotional intelligence, witnessing unethical mistreatment of women in labor, and practice characteristics on emotional burnout among these MSWs. We measure emotional burnout using the Professional Quality of Life (PROQOL) Emotional Burnout subscale. Work–family conflict, feelings of overwork, witnessing a higher frequency of unethical mistreatment, and working in a hospital with a larger percentage of cesarean deliveries are associated with higher levels of burnout among MSWs. Higher emotional intelligence is associated with lower levels of burnout, and the availability of hospital wellness programs is associated with less burnout among L&D nurses. While the MSS obtained a large number of responses, its recruitment methods produced a nonrandom sample and made it impossible to calculate a response rate. As a result, responses may not be generalizable to all L&D nurses and doulas in the United States and Canada. This research reveals that MSWs attitudes about medical procedures such as cesarean sections and induction are tied to their experiences of emotional burnout. It also demonstrates a link between witnessing mistreatment of laboring women and burnout, so that traumatic incidents have negative emotional consequences for MSWs. The findings have implications for secondary trauma and compassion fatigue, and for the quality of maternity care.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».