MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2779962369 · doi:10.17265/2159-5542/2017.09.005

Is Burn-Out the Main Issue? Impact of Aggressiveness and Depression in Burn-Out Among Operators in Oncology

2017· article· en· W2779962369 sur OpenAlexaff
Romeo Marco, Anna Vespa, Maria Velia Giulietti, Riccardo Giampieri, Tania Meletani, Ilaria Fiordoliva, Maria Giuditta Baleani, Rossana Berardi

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychology Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurn outDepression (economics)OncologyPsychologyMedicineInternal medicineClinical psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last 30 years, Burn-out Syndrome has been mainly matched to psychological discomfort among the staff in Oncology Departments, therefore, it has been considered as the unique issue to be diagnosed, treated, and prevented.Our study is aimed to evaluate the relation between psychological states and traits with different Burn-out Scales from a clinical point of view.Three questionnaires: Link Burn-out Questionnaire (LBQ), State-Trait Anger Expression Inventory-2 (STAXI-2), and Beck Depression Inventory (BDI) have been given to the working staff including Medical Oncologists, Specialist Registrant, Nurses, and Healthcare Assistants at the Oncology Department from February to April 2016.Seventy-two operators have been included in our analysis.Male/Female (M/F) ratio was 18/54.Median age was 37 years old (range from 20 years old to 62 years old).We did not show a significant correlation between depression and operators' age, years of work, professional role, and relational decline, while a statistically significant association was observed between depression and professional ineffectiveness (p=0.042),disillusion (p=0.0003), and psychophysical exhaustion (p = 0.00001).According to STAXI 2, 15% of the personnel had a high expression of aggressiveness while 10% was over-controlled.Aggressiveness was statistically related to depression (p = 0.001), disillusion (p = 0.009), and psychophysical exhaustion (p = 0.012).This study showed that aggressiveness and depression play a crucial role in psychological discomfort in an Oncology Department operators.Therefore, they should be taken into account together with burn-out when performing screening procedures for the psychological discomfort in the same setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,397 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Psychology ResearchMême sujetHealthcare professionals’ stress and burnoutTravaux en français237 207