Exploring the role of compassion satisfaction and compassion fatigue in predicting burnout among police officers
Notice bibliographique
Résumé
Prior research on police practices has highlighted the plethora of operational and organisational stressors that police officers face throughout their careers. Work-related demands, acute stress, and lack of organisational support and resources may lead officers to experience burnout, which is characterised by emotional exhaustion, lack of professional efficacy, depersonalisation, and cynicism. Prior research studies have consistently demonstrated burnout's significant impact on police officers’ mental and physical health, and they have also shown that traumatisation (specifically compassion fatigue) appears to be associated with burnout among police officers. The present study aims to examine the prevalence of burnout among police officers and to identify the association of burnout with compassion fatigue, compassion satisfaction, and years of experience. Data collection occurred in cooperation with the National Police of Finland, and all officers who may potentially experience work-related trauma were invited to participate. Study participants were police officers from the National Police of Finland (n=1, 173). Compassion Satisfaction and Fatigue Test and demographics questions. Data analyses indicated that most study participants (78.03% or n=945) reported low levels of burnout. Moreover, burnout was found to be significantly positively correlated with compassion fatigue (r=0.76; p<0.01) and years of experience (r=0.10; p<0.01), but significantly negatively correlated with compassion satisfaction (r=-0.49; p<0.01). Furthermore, hierarchical linear regression indicated that years of experience, compassion satisfaction, and compassion fatigue were significant predictors of burnout. Authors discuss various interpretations, implications, and limitations of the current study's findings, as well as providing recommendations for future research.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».