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Enregistrement W4319734525 · doi:10.2196/42490

The Association Between Korean American Nurse and Primary Care Provider Burnout, Areas of Worklife, and Perceptions of Pandemic Experience: Cross-sectional Study

2023· article· en· W4319734525 sur OpenAlexvenueno aff
Linda Kim, Adrienne Martinez-Hollingsworth, Harriet Aronow, Isa Caffe, Wenrui Xu, Christine Khanbijian, Mason Lee, Bernice Coleman, Angela Jun

Notice bibliographique

RevueAsian/Pacific Island Nursing Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMedicineStressorPandemicWorkloadEthnic groupCross-sectional studyNursingFamily medicineJob satisfactionPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical psychologyDiseaseSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Korean immigrants are among the fastest-growing ethnic minority groups and make up the fifth-largest Asian group in the United States. A better understanding of the work environment factors and its impact on Korean American nurse and primary care provider (PCP) burnout may guide the development of targeted strategies to help mitigate burnout and workplace stressors, which is critical for the retention of Korean American nurses and PCPs to promote better alignment of national demographic trends and meet patients' preference for cultural congruence with their health care providers (HCPs). Although there is a growing number of studies on HCP burnout, a limited number of studies specifically focus on the experience of ethnic minority HCPs, particularly during the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: In light of these gaps in literature, the aim of this study was to assess burnout among Korean American HCPs and to identify work conditions during a pandemic that may be associated with Korean American nurse and PCP burnout. METHODS: A total of 184 Korean American HCPs (registered nurses [RNs]: n=97; PCPs: n=87) practicing in Southern California responded to a web-based survey between February and April 2021. The Maslach Burnout Inventory, Areas of Worklife Survey, and Pandemic Experience & Perceptions Survey were used to measure burnout and work environment factors during the pandemic. A multivariate linear regression analysis was used to assess work environment factors associated with the 3 subcategories of burnout. RESULTS: No significant differences were found in the level of burnout experienced by Korean American nurses and PCPs. For RNs, greater workload (P<.001), lower resource availability (P=.04), and higher risk perception (P=.02) were associated with higher emotional exhaustion. Greater workload was also associated with higher depersonalization (P=.003), whereas a greater (professional) community (P=.03) and higher risk perception (P=.006) were associated with higher personal accomplishment. For PCPs, greater workload and poor work-life balance were associated with higher emotional exhaustion (workload: P<.001; worklife: P=.005) and depersonalization (workload: P=.01; worklife: P<.001), whereas only reward was associated with personal accomplishment (P=.006). CONCLUSIONS: Findings from this study underscore the importance of strategies to promote a healthy work environment across multiple levels that recognize demographic variation among Korean American RNs and PCPs, potentially influencing their burnout mitigation needs. A growing recognition of identity-informed burnout experiences across frontline Korean American RNs and PCPs argues for future explorations that capture nuance both across and within this and other ethnic minority nurse and PCP groups. By recognizing and capturing these variations, we may better support the creation of targeted, burnout-mitigating strategies for all.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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