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Enregistrement W4322500249 · doi:10.1111/joim.13615

Working in value‐discrepant environments inhibits clinicians’ ability to provide compassion and reduces well‐being: A cross‐sectional study

2023· article· en· W4322500249 sur OpenAlexaff
Alina Pavlova, Sarah‐Jane Paine, Shane Sinclair, Anne O’Callaghan, Nathan S. Consedine

Notice bibliographique

RevueJournal of Internal Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFaculty of Medical and Health Sciences, University of AucklandUniversity of Auckland
Mots-clésCross-sectional studyMedicineCompassionValue (mathematics)StatisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The practice of compassion in healthcare leads to better patient and clinician outcomes. However, compassion in healthcare is increasingly lacking, and the rates of professional burnout are high. Most research to date has focused on individual‐level predictors of compassion and burnout. Little is known regarding how organizational factors might impact clinicians’ ability to express compassion and well‐being. The main study objective was to describe the association between personal and organizational value discrepancies and compassion ability, burnout, job satisfaction, absenteeism and consideration of early retirement among healthcare professionals. Methods More than 1000 practising healthcare professionals (doctors, nurses and allied health professionals) were recruited in Aotearoa/New Zealand. The study was conducted via an online cross‐sectional survey and was preregistered on AsPredicted (75407). The main outcome measures were compassionate ability and competence, burnout, job satisfaction and measures of absenteeism and consideration of early retirement. Results Perceived discrepancies between personal and organizational values predicted lower compassion ability ( B = −0.006, 95% CI [−0.01, −0.00], p < 0.001 and f 2 = 0.05) but not competence ( p = 0.24), lower job satisfaction ( B = –0.20, 95% CI [–0.23, –0.17], p < 0.001 and f 2 = 0.14), higher burnout ( B = 0.02, 95% CI [0.01, 0.03], p < 0.001 and f 2 = 0.06), absenteeism (B = 0.004, 95% CI [0.00, 0.01], p = 0.01 and f 2 = 0.01) and greater consideration of early retirement ( B = 0.02, 95% CI [0.00, 0.03], p = 0.04 and f 2 = 0.004). Conclusions Working in value‐discrepant environments predicts a range of poorer outcomes among healthcare professionals, including hindering the ability to be compassionate. Scalable organizational 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 well‐being 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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,492
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.

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

Citations38
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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