Associations of regrets and coping strategies with job satisfaction and turnover intention: international prospective cohort study of novice healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
AIMS OF THE STUDY: (1) To assess the associations of care-related regrets with job satisfaction and turnover intention; and (2) to examine whether these associations are partially mediated by coping strategies. METHODS: Data came from ICARUS, a prospective international cohort study of novice healthcare professionals working in acute care hospitals and clinics from various countries (e.g., Australia, Austria, Botswana, Canada, Denmark, France, Haiti, Ireland, Kenya, the United Kingdom and United States). Care-related regrets (number of regrets and regret intensity), coping strategies, job satisfaction and turnover intention were assessed weekly for 1 year. RESULTS: 229 young healthcare professionals (2387 observations) were included in the analysis. For a given week, experiencing a larger number of care-related regrets was associated with decreased job satisfaction, and experiencing more intense care-related regrets was associated with increased turnover intention. These associations were partially mediated by coping strategies. Maladaptive emotion-focused strategies were associated with decreased job satisfaction and increased turnover intention, whereas adaptive problem-focused strategies showed the opposite pattern. CONCLUSIONS: Our results revealed that care-related regrets and maladaptive coping strategies are associated with job dissatisfaction and the intention to quit patient care. Helping healthcare professionals to cope with these emotional experiences seems essential to prevent early job quitting. .
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».