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Enregistrement W4289835827 · doi:10.1037/ort0000645

Predictors of worklife burnout among mental health certified peer specialists.

2022· article· en· W4289835827 sur OpenAlexaff
Laysha Ostrow, Judith Α. Cook, Mark S. Salzer, Morgan Pelot, Jane K. Burke-Miller

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Orthopsychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésBurnoutPsycINFOCynicismWorkloadMental healthPsychologyWorkforceCertificationClinical psychologyApplied psychologyMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certified peer specialists (CPSs) are a growing workforce that uses their lived experience of a behavioral health disorders plus skills learned in formal training to deliver support services. Despite their important role in the mental health care system and research on their working conditions, experiences of burnout have not been widely studied among CPSs. This study uses survey data from CPSs who were currently employed in any type of job, providing peer support services or not. Using the Maslach Burnout Inventory (MBI) and Areas of Worklife Survey (AWS), along with other measures of personal and job characteristics, relationships of predictors variables to burnout measures were described in unadjusted and adjusted linear regression models. Scores on each of the averaged burnout measures differed significantly between those employed in peer services jobs and those in other job types, with those in peer services jobs reporting lower exhaustion, cynicism, and higher professional efficacy. Better workload and fairness were associated with significantly lower exhaustion, and better reward and community were both associated with significantly lower cynicism. Those employed in peer services jobs had fewer signs of burnout than those in other occupations, in keeping with prior research. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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