Dentist Job Satisfaction: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Because of the heterogeneous nature of the evidence regarding dentists' job satisfaction, an overview was necessary to examine dentists' level of job satisfaction and to determine related work environmental factors. MATERIALS AND METHODS: A literature search was conducted using preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) guidelines. Electronic database searches of PubMed/MEDLINE, EMBASE, and Web of Science were performed until March 1, 2020. Two independent authors collected data and assessed the methodological quality of primary studies using the Newcastle Ottawa Scale. RESULTS: Nine studies were included from the 1987 initially retrieved. Among the included studies, 5 exhibited a neutral level of satisfaction and originated from China, South Korea, Egypt, and the United States, and 3 studies from Canada, Lithuania, and the United States showed a high level of satisfaction. Only 1 study did not report the mean job satisfaction score. According to bias evaluation, 9 studies were considered low risk. CONCLUSION: The findings showed that dentists were satisfied with their jobs at a moderate to high level, and specialists were more satisfied than general dentists. Regarding work environmental factors, the 6 most satisfied factors were patient relationships, respect, delivery of care, staff, professional relationship, and professional environment. Five of the least satisfied factors were personal time, stress, income, practice management, and professional time. However, longitudinal studies would be required to identify changes in these factors. Further studies should be performed in middle- and low-income countries using the Dentist Satisfaction Survey, including stress evaluation.
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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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».