Reciprocal Associations between Burnout and Depression: An 8‐Year Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present four‐wave longitudinal study was to examine the differentiation and reciprocal associations between burnout and depression, and their associations with a series of correlates related to employees’ physical and psychological health (sleep disturbances, somatic symptoms, self‐rated subjective health, and life satisfaction). A total of 542 early career Finnish workers filled out questionnaires four times over a period of 8 years. First, our results supported the superiority of a bifactor exploratory structural equation modeling (bifactor‐ESEM) representation of employees’ burnout ratings, and the empirical differentiation between burnout and depression ratings over each measurement occasion. These results further revealed moderate cross‐sectional associations between burnout and depression, supporting their inter‐related character but also their empirical distinctiveness. Second, autoregressive cross‐lagged analyses revealed that both constructs presented a moderate level of stability over time and reciprocal associations that generalized to all time intervals considered. Finally, relations between depression and all correlates measures during the last wave of the study were in the expected direction, whereas burnout was found to be more weakly related to only a subset of these correlates. Taken together, these results thus support the distinctiveness of burnout and depression, and the presence of mutually reinforcing relations between them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».