Individual and organizational predictors of allied healthcare providers’ job satisfaction in residential long-term care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Job satisfaction is a predictor of intention to stay and turnover among allied healthcare providers. However, there is limited research examining job satisfaction among allied health professionals, specifically in residential long-term care (LTC) settings. The purpose of this study was to identify factors (demographic, individual, and organizational) that predict job satisfaction among allied healthcare providers in residential LTC. METHODS: We conducted a secondary analysis of data from Phase 2 of the Translating Research in Elder Care program. A total of 334 allied healthcare providers from 77 residential LTC in three Western Canadian provinces were included in the analysis. Generalized estimating equation modeling was used to assess demographics, individual, and organizational context predictors of allied healthcare providers' job satisfaction. We measured job satisfaction using the Michigan Organizational Assessment Questionnaire Job Satisfaction Subscale. RESULTS: Both individual and organizational context variables predicted job satisfaction among allied healthcare providers employed in LTC. Demographic variables did not predict job satisfaction. At the individual level, burnout (cynicism) (β = -.113, p = .001) and the competence subscale of psychological empowerment (β = -.224, p = < .001), were predictive of lower job satisfaction levels while higher scores on the meaning (β = .232, p = .001), self-determination (β = .128, p = .005), and impact (β = .10, p = .014) subscales of psychological empowerment predicted higher job satisfaction. Organizational context variables that predicted job satisfaction included: social capital (β = .158, p = .012), organizational slack-time (β = .096, p = .029), and adequate orientation (β = .088, p = .005). CONCLUSIONS: This study suggests that individual allied healthcare provider and organizational context features are both predictive of allied healthcare provider job satisfaction in residential LTC settings. Unlike demographics and structural characteristics of LTC facilities, all variables identified as important to allied healthcare providers' job satisfaction in this study are potentially modifiable, and therefore amenable to intervention.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».