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Enregistrement W3148042394 · doi:10.7429/pi.2020.734306

The role of coping styles and stressors on professional quality of life (Pro-QoL) among in a health emergency operating center workers: a preliminary cross-sectional study.

2021· article· en· W3148042394 sur OpenAlexaff
Ippolito Notarnicola, Alessandro Stievano, Rosita Di Gregorio, Rosa Trullo, Patrizia Appolloni, Asia Giada Polletta, Roberto Caputo, Giorgio Cirulli, Cristina Di Mastrantonio, Edrio Mechelli, Carlo Gaetano Piccolo, Maria Grazia Proietti

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensCanadian Nurses Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassion fatigueStressorMedicineBurnoutCoping (psychology)CompassionNursingHumanitiesClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The professional quality of life (ProQOL) is a fundamental aspect of the care providers' working life and plays an important role in monitoring their mental health status and wellbeing. The objective of this study is to explore the level of ProQOL among the Emergency Operating Center workers in the Italian context and to examine the role of both stressors and coping strategies. Health workers from an Italian 118 Emergency Operating Center participated into the research. METHODS: A preliminary cross-sectional study has been performed. RESULTS: The survey's response rate was 72.04% (n = 67). Results found that Stressors are positively correlated with Burnout and Compassion Fatigue whereas Compassion Satisfaction has a positive correlation with the Task-oriented coping strategy and with the Emotion-oriented strategy. CONCLUSIONS: In conclusion, it is pivotal to implement strategies and solutions that can enhance the levels of satisfaction of Emergency Operating Center workers in order to improve patients care and organizational outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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