Burnout and Its Relationships With Alexithymia, Stress, Self-Esteem, Depression, Alcohol Use Disorders, and Emotional Intelligence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Our aim was to assess the relationship between personality and psychological traits, and burnout among the Lebanese population. A questionnaire-based cross-sectional study was conducted with multiple validated scales used to measure burnout and other characteristics. A cluster analysis was then performed to split the population into mutually exclusive groups with different profiles according to the burnout scales using the K-mean method. A multivariate analysis of covariance was carried out to compare multiple measures between the cluster groups under comparison. The study, conducted between November 2017 and March 2018, enrolled 789 participants. The results showed that 100 (14.0%) had high emotional work fatigue, whereas 443 (62.5%) and 680 (95.4%) had high mental and physical work fatigue, respectively. People with high physical work fatigue (cluster 1) had lower alcohol dependence (β = -2.78), alexithymia (β = -3.16), depression (β = -7.20), anxiety (β = -6.99), perceived stress (β = -2.53), social phobia (β = -11.49), suicidal ideation (β = -0.35), emotional awareness (β = -4.54), emotional managament (β = -1.71), social emotional awareness (β = -9.27), and relationship management (β = -9.12). People with high emotional work fatigue (cluster 2) had higher alcohol dependence (β = 2.11), alexithymia (β = 6.51), depression (β = 2.48), anxiety (β = 4.11), perceived stress (β = 4.30), and lower emotional awareness (β = -6.68), emotional management (β = -7.80), social emotional awareness (β = -3.71), and relationship management (β = -3.05). Higher levels of burnout were found to be associated with multiple psychological factors. The results would help understand the burnout dimensions and their correlated factors in the Lebanese population.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle