BURNOUT, ALEXITHYMIA AND JOB SATISFACTION IN AUTOPSY TECHNICIANS
Notice bibliographique
Résumé
Aim. Identify the presence of burnout syndrome among autopsy technicians working in Pathology and Forensic Pathology departments whilst relating the level of burnout subdomains with job satisfaction and alexithymia. Material and methods. A self-administered questionnaire was created specifically for this research collecting socio- demographic data and job-related information. Also, three psychological instruments were applied to evaluate burnout syndrome, satisfaction with work and alexithymia: Maslach Burnout Inventory (MBI), Job Satisfaction Scale and Toronto Alexithymia Scale (TAS). Statistical analysis of data was performed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 21. Results. A number of 26 autopsy technicians were included in the study with a mean (M) work experience of 16.39 ± 11.33 years. Low levels of burnout were identified for two of the subdomains emotional exhaustion and depersonalization; 28.6% of participants had low scores for personal-accomplishment subscale, 14.3% had moderate scores, and 57.1% had high scores and displayed high levels of job satisfaction. Most participants (77.3%) did not have alexithymia. Subjects who were confronted with critical events scored higher on alexithymia. 80% of the subjects consider that working with child victims disturb them the most. Subjects who faced events with a high emotional impact had higher scores on alexithymia compared to those who did not (M=33.20): t(20)=2.426, p=.025. Conclusions. Facing events with children as victims determine autopsy technicians to be more prone to present higher scores on TAS. None of the participants contacted a specialist to face critical events or to find coping strategies coordinated by a specialist in case of job-related stress. Results related to alexithymia are important for both medical professionals and trainers to focus on the impact of various job-related events on alexithymia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».