Job Satisfaction of Health Practitioners Providing Outreach Health Services during COVID-19 in Rural New South Wales (NSW) and the Australian Capital Territory (ACT), Australia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Outreach health practitioners play a key role in enhancing access to healthcare for remote, rural, regional, and Aboriginal and Torres Strait Islander communities in Australia. Outreach health practitioners are those providing ongoing and integrated health services in communities that would otherwise have limited access. In the context of the COVID-19 pandemic, it is important to understand the job satisfaction of health workers as it correlates with long-term retention of the workforce, as well as effectiveness in the role and clinical outcomes for patients. Method: The study analysed data from 258 outreach health practitioners who responded to two cross-sectional surveys conducted by the NSW Rural Doctors Network during the COVID-19 pandemic in 2020/21 and 2021/22 in NSW and the ACT, Australia. Both bivariate and multivariate analyses were employed to assess the associations between the outcome variable (outreach health practitioners’ job satisfaction) and independent variables (sociodemographic factors, motivation, self-confidence, communication, capability). Results: Overall, the study showed that 92.2% of health practitioners were satisfied in their role providing outreach health services during the COVID-19 pandemic. In the multivariable model, factors significantly associated with higher satisfaction included good communication with other local health practitioners, using telehealth along with in-person care, and having high self-rated capability compared to those health practitioners who said they had lower job satisfaction. Conclusions: Outreach health practitioners’ job satisfaction is important because poor satisfaction may lead to suboptimal healthcare delivery, poor clinical outcomes, and poor retention of staff in rural settings. These findings should be taken into consideration when developing future strategies to improve job satisfaction among rural outreach health practitioners and to enhance attraction, recruitment and retention and may be applicable to the broader health workforce.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».