Work‐family conflict and job burn‐out among Chinese doctors: the mediating role of coping styles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burn-out among doctors threatens their own health, and that of their patients. To identify risk factors of the doctor burn-out is vital to improving their health and increasing the quality of healthcare services. This study aims to explore the relationship between work-family conflict (WFC) and burn-out among Chinese doctors and the mediating role of coping styles in this relationship. METHODS: A cross-sectional survey was conducted in China, with a questionnaire packet which consisted of the Chinese Maslach Burnout Inventory (CMBI), WFC Scale and the Simplified Coping Style Questionnaire (SCSQ). A total of 2530 doctors participated in the survey. Correlation analysis was performed to explore the relationship between CMBI, WFC and SCSQ scores. A linear regression model was set to determine the mediating role of coping styles on the relationship between WFC and burn-out. RESULTS: Doctors who had higher scores on work interfering with family conflict, reported more emotional exhaustion (r=0.514, P<0.001) and had a sense of accomplishment (r=-0.149, P<0.001). Simultaneously, family interfering with work (FIW) was positively associated with all dimensions of burn-out (r=0.213, 0.504, 0.088, respectively, P<0.001). Coping styles had partial, complete and even mediating effects on the relationship between WFC and burn-out among Chinese doctors. CONCLUSIONS: WFC was correlated with burn-out, and coping style was a mediator in this relationship among Chinese doctors. Coping style was a positive resource against burn-out.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».