How can we decrease burnout and safety workaround behaviors in health care organizations? The role of psychosocial safety climate
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Conducted with a staff of 562 persons working in the health sector in Quebec, mainly nurses, the purpose of this paper is to test the indirect effects of psychosocial safety climate (PSC) on workarounds through physical fatigue, cognitive weariness and emotional exhaustion as mediators. Design/methodology/approach The structural equation method, namely CFA, was used to test the structure of constructs, the reliability and validity of the measurement scales as well as model fit. To test the mediation effects, Hayes’s PROCESS (2013) macro and 95 percent confidence intervals were used and 5,000 bootstrapping re-samples were run. The statistical treatments were carried out with the AMOS software V.24 and SPSS v.22. Findings The results based on bootstrap analysis and Sobel’s test demonstrate that physical fatigue, cognitive weariness and emotional exhaustion mediate the relationship between PSC and safety workarounds. Practical implications The study has important practical implications in detecting blocks and obstacles in the work processes and decreasing the use of workaround behaviors, or in converting their negative consequences into positive contributions. Originality/value To the authors’ knowledge, this is the first study to examine the relationship between PSC, burnout and workaround behaviors. These results could contribute to a better understanding of this construct of workarounds and how to deal with it. Moreover, the test of the concepts of PSC in this study provides support for the theory of “conservation of resources” by proposing an extension of this theory.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».