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Enregistrement W3041568375

Mental health of veterinarians in Canada: Prevalence of outcomes, associations with veterinarian characteristics, and impacts on client perceptions of care

2020· dissertation· en· W3041568375 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer L. Perret

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipMental healthMedicineFamily medicinePerceptionVeterinary medicineNursingPsychologyPsychiatryPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor mental health in medical professionals has been associated with negative consequences for the individual, workplace, and patients/clients. There are reports of poor mental health among veterinarians in several countries, but data in Canada remain sparse. No publications to date have evaluated outcomes of care for veterinary clients or patients relative to the mental health of the veterinarian. This research comprised two projects. First, a survey of veterinarians in Canada to explore the prevalence of perceived stress, anxiety, depression, emotional exhaustion, depersonalization, personal accomplishment, burnout, secondary traumatic stress, compassion satisfaction, and resilience, as well as to explore associated personal, lifestyle, and career characteristics. Second, an in-clinic study of veterinarians and veterinary clients to explore the relationship between the same veterinarian mental health measures and three appointment outcomes: client satisfaction and veterinarian and client perceptions of patient-centeredness (VPCC and CPCC, respectively). \nRelative to the general population, survey participants (n=1403) had higher levels of negative mental health states, and lower resilience; female veterinarians fared poorer than males. Univariable modelling indicated that resilience was positively associated with other positive mental health states, and negatively associated with negative mental states. Among veterinarians in clinical practice (n=1130), a multivariable model predicted positive associations between resilience and overall health, a participant’s satisfaction with support from friends, relationship/partner, and workplace resources. Negative associations with resilience included participant-reported presence of mental illness, being married, in small animal practice, or being in an associate role. Sixty veterinarians participated in the second study. Several associations between veterinarian mental health scores and client satisfaction scores (n=995) were significant, non-linear, and complex. In some models, higher client satisfaction was unexpectedly associated with poor veterinarian mental health, while lower client satisfaction was associated with apparent mental wellness. In multilevel, multivariable models, both VPCC and CPCC (n=977) were positively associated veterinarian compassion satisfaction. However, veterinarian burnout was negatively associated with VPCC, while veterinarian emotional exhaustion (an aspect of burnout) was positively associated with CPCC. These findings suggest that many veterinarians in Canada are experiencing poor mental health, which in turn may impact client outcomes. Cultivating veterinarian resilience represents a promising area for well-being intervention.

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)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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