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Enregistrement W4221082941 · doi:10.3390/curroncol29030137

Oncologists’ Locus of Control, Compassion Fatigue, Compassion Satisfaction, and the Mediating Role of Helplessness

2022· article· en· W4221082941 sur OpenAlexvenueno aff
Michal Braun, Lee Naor, Ilanit Hasson‐Ohayon, Gil Goldzweig

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIsrael Cancer Association
Mots-clésLearned helplessnessCompassionLocus of controlMedicineCompassion fatigueClinical psychologyLocus (genetics)PsychologyPsychotherapistGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oncology setting may give rise to significant feelings of helplessness among oncologists via patients’ inevitable deaths or suffering. The current study examines whether and how oncologists’ sense of control (locus of control; LOC) influences their compassion fatigue and satisfaction. Methods: Seventy-three oncologists completed the following questionnaires: the Professional Quality of Life scale; Levenson’s Internal, Powerful Others, and Chance scale; the Guilt Inventory, State Guilt subscale; and the Learned Helplessness scale. Results: Oncologists reported high levels of secondary traumatic stress and burnout and moderate levels of compassion satisfaction. A positive association between oncologists’ external LOC and compassion fatigue, and a negative association between oncologists’ internal LOC and compassion fatigue, were found. Helplessness, but not guilt, had a mediating role in these associations. Internal LOC was also positively associated with compassion satisfaction. Conclusions: The current study highlights oncologists as a population at risk of experiencing compassion fatigue and emphasizes oncologists’ locus of control as a predisposition that plays a role in the development of this phenomenon. Additionally, the cognitive as well as the emotional aspects of control were found to be important factors associated with compassion fatigue.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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