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Enregistrement W4308835172 · doi:10.1101/2022.11.09.22282159

Working in values-discrepant environments inhibits clinicians’ ability to provide compassion and reduces wellbeing: a cross-sectional study

2022· preprint· en· W4308835172 sur OpenAlexaff
Alina Pavlova, Sarah‐Jane Paine, Shane Sinclair, Anne O’Callaghan, Nathan S. Consedine

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutAbsenteeismPsychological interventionCompetence (human resources)Job satisfactionNursingCross-sectional studyPresenteeismHealth careCompassionPsychologyMedicineCompassion fatigueStaffingFamily medicineClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives: to describe the association between personal and organisational value discrepancies and compassion ability, burnout, job satisfaction, absenteeism, and consideration of early retirement among healthcare professionals. Design: online cross-sectional survey. Setting: primary, secondary, and tertiary care. Participants: 1025 current practising clinicians (doctors, nurses, and allied health professionals) in Aotearoa/New Zealand. Main outcome measures: The Sinclair Compassion Questionnaire – Healthcare Provider Ability and Competence Self-Assessment, The Maslach Burnout Inventory - Human Services Survey abbreviated 2-Question Summative Score, 10-item Warr-Cook-Wall Job Satisfaction questionnaire, measures of absenteeism and consideration of early retirement. Results: Perceived discrepancies between personal and organisational values predicted lower compassion ability ( B =-0.006, 95% CI [-0.01, -0.00], P<0.001, f2=0.05) but not competence (p=0.24), lower job satisfaction ( B =-0.20, 95% CI [-0.23, -0.17], P<0.001, f2=0.14), higher burnout ( B =0.02, 95% CI [0.01, 0.03], P<0.001, f2=0.06), absenteeism ( B =0.004, 95% CI [0.00, 0.01], P=0.01 f2=0.01), and greater consideration of early retirement ( B =0.02, 95% CI [0.00, 0.03], P=0.04, f2=0.004). Conclusions: Working in value-discrepant environments predicts a range of poorer outcomes among healthcare professionals, including the ability to be compassionate. Scalable organisational and systems level interventions that address operational processes and practices that lead to the experience of value discrepancies are recommended to improve clinician performance and wellbeing outcomes. Study registration: the study was pre-registered on AsPredicted (Registration number 75407) What is already known on this topic Compassion predicts better patient outcomes and clinician quality of life Both personal and perceived organisational values predict variability in clinicians’ ability to show compassion and burnout Psychological tension associated with possibility of having to behave inconsistently with one’s own values, attitudes, and believes may result in unhelpful defence mechanisms associated with a range of negative outcomes What this paper adds Working in value-discrepant environments is associated with a lower ability to show compassion, lower job satisfaction, and higher burnout, absenteeism, and intention to retire early, even when overall competency is not affected Psychological tension and a low expectancy of positive outcomes seem likely to contribute to the link between being situated in value-discrepant environments and negative professional outcomes The findings of this study are non-consistent with the notion of compassion fatigue as reflecting the cost of caring that arises from exposure to repeated suffering. It seems more likely that not being able to practice compassionately due to conflicting personal-organisational values ultimately results in poorer professional wellbeing Organisational and fiscal level interventions that address operational processes and practices that lead to perceived value discrepancies are recommended and should be more effective for scalable improvement of health professional performance and wellbeing 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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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