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Enregistrement W3092548073 · doi:10.30802/aalas-jaalas-20-000039

Mental Wellbeing in Laboratory Animal Professionals: A Cross-Sectional Study of Compassion Fatigue, Contributing Factors, and Coping Mechanisms

2020· article· en· W3092548073 sur OpenAlexaffabout
Michaela S Randall, Carly M. Moody, Patricia V. Turner

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Association for Laboratory Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingCompassion fatigueCoping (psychology)PopulationCompassionPsychologyCross-sectional studyClinical psychologyComputer-assisted web interviewingMedicineBurnoutSocial psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compassion fatigue (CF) is a topic of increasing concern because it can affect the mental wellbeing of caregivers, including those caring for or using research animals. If unaddressed, compassion fatigue may adversely impact the quality of life for personnel working with animals in research settings and may influence their decision to remain in the field. This study used a cross-sectional anonymous online questionnaire to 1) examine compassion fatigue in individuals working with research animals in Canada and the US; 2) better understand how personal and work-related factors may influence feelings of CF; 3) assess coping mechanisms used to deal with CF; and 4) determine the beneficial components of a CF support program. A questionnaire was sent to laboratory animal professionals in Canada and the US via email listserves to survey the general population of laboratory animal workers and personnel working for a large North American contract research organization (CRO). A total of 422 responses were received and analyzed ( n = 154 from the general population, n = 268 from the CRO). Most participants were female (73%, 309/422); 66% (101/154) and 69% (184/268) of the general laboratory animal science respondents and the CRO respondents, respectively, reported experiencing feelings of CF. Survey participants indicated that the most influential work-related factors associated with feelings of CF were understaffing, close relationships with experimental animals, a lack of resources for coping with CF, poor relationships with superiors, and lack of training in managing CF. Respondents indicated that the most influential personal factors contributing to feelings of CF were poor mental and physical health. The most commonly reported beneficial coping mechanisms were talking to a trusted individual, getting away from work, practicing self-care strategies, increasing opportunities for physical activity, and owning or caring for companion animals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,398 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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