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Enregistrement W2944986674

EFFECT OF OCCUPATIONAL STRESS ON BURNOUT AND ALEXITHYMIA AMONG MENTAL HEALTH PROFESSIONALS

2019· article· en· W2944986674 sur OpenAlexaboutno aff
Saira Akhtar, Mussarat Jabeen Khan

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaBurnoutMental healthOccupational stressToronto Alexithymia ScaleClinical psychologyOccupational burnoutPsychologyEmotional exhaustionTest (biology)PsychiatryMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The present study adds to the literature of occupational stress, burnout and alexithymia by examining the effect of occupational stress on burnout and alexithymia among mental health professionals. Method: A purposive sample of 100 mental health professionals which included 50 psychologists and 50 psychiatrists completed the questionnaire that included demographic sheet asking age, gender, qualification, years of experience, monthly income, and hospital sector and Maslach Burnout Inventory, Toronto Alexithymia Scale, and Occupational stress scale. Results: The data was analyzed using correlation, regression and t test. The regression findings illustrate that occupational stress is a significant predictor of burnout and alexithymia. The t-test findings illustrate that there is high occupational stress in male mental health professionals (41.82±4.52) than female (38.94±6.55) and the mean scores on burnout shows higher burnout tendency in male mental health professionals (87.84±5.22) than female (79.08±9.19). It also illustrate that there is high burnout in psychiatrist (88.68±7.89) than psychologist (82.90±10.45) and higher mean score difference on alexithymia in psychiatrists (81.74±5.00) than psychologists (77.14±8.72). Conclusion: The purpose of conducting this research was to spread awareness among the mental health professionals to care after their physical and mental health as they are the care taker of individual suffering from emotional distress.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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