Attachment anxiety, reflective functioning and well‐being as predictors of burn‐out and psychological distress among psychotherapists: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to longitudinally investigate the effects of individual's factors on subsequent burn-out/psychological distress in a sample of mental health practitioners, testing if higher attachment anxiety and avoidance and lower reflective functioning (i.e., certainty and uncertainty of mental states) and well-being at baseline may lead to a greater psychological distress and burn-out 1 year later. METHODS: The sample consisted of 40 experienced psychotherapists (females: 72.5%; mean age: 47.40 ± 9.48 years) who completed a battery of questionnaires at baseline and 1 year later. Statistical analyses were conducted with Bayesian multiple linear regressions. RESULTS: Greater attachment anxiety and certainty about mental states and lower individual's well-being at baseline predicted greater burn-out 1 year later. Similarly, greater attachment anxiety and lower individual's well-being at baseline predicted psychological distress at 1 year follow-up. Of note, uncertainty of mental states and avoidant attachment were not associated with outcomes. CONCLUSION: These findings suggest that the levels of burn-out and psychological distress among psychotherapists may be alleviated with interventions targeting attachment insecurity, specific aspects of reflective functioning (i.e., certainty about mental states) and well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».