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Enregistrement W3126561291 · doi:10.3389/fpsyg.2021.609639

INSPIRED but Tired: How Medical Faculty’s Job Demands and Resources Lead to Engagement, Work-Life Conflict, and Burnout

2021· article· en· W3126561291 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca S. Lee, Leanne S. Son Hing, Vishi Gnanakumaran, Shelly K. Weiss, Donna S. Lero, Peter A. Hausdorf, Denis Daneman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésBurnoutPsychologyWork engagementWork (physics)Social psychologyLead (geology)Applied psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Past research shows that physicians experience high ill-being (i.e., work-life conflict, stress, burnout) but also high well-being (i.e., job satisfaction, engagement). OBJECTIVE: To shed light on how medical faculty's experiences of their job demands and job resources might differentially affect their ill-being and their well-being with special attention to the role that the work-life interface plays in these processes. METHODS: Qualitative thematic analysis was used to analyze interviews from 30 medical faculty (19 women, 11 men, average tenure 13.36 years) at a top research hospital in Canada. FINDINGS: Medical faculty's experiences of work-life conflict were severe. Faculty's job demands had coalescing (i.e., interactive) effects on their stress, work-life conflict, and exhaustion. Although supportive job resources (e.g., coworker support) helped to mitigate the negative effects of job demands, stimulating job resources (e.g., challenging work) contributed to greater work-life conflict, stress, and exhaustion. Thus, for these medical faculty job resources play a dual-role for work-life conflict. Moreover, although faculty experienced high emotional exhaustion, they did not experience the other components of burnout (i.e., reduced self-efficacy, and depersonalization). Some faculty engaged in cognitive reappraisal strategies to mitigate their experiences of work-life conflict and its harmful consequences. CONCLUSION: This study suggests that the precise nature and effects of job demands and job resources may be more complex than current research suggests. Hospital leadership should work to lessen unnecessary job demands, increase supportive job resources, recognize all aspects of job performance, and, given faculty's high levels of work engagement, encourage a climate that fosters work-life balance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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