MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4323355638 · doi:10.1186/s12913-023-09211-2

Exploration of how primary care models influence job satisfaction among primary care providers during the COVID-19 pandemic in New Brunswick: a descriptive and comparative study

2023· article· en· W4323355638 sur OpenAlexaffabout
Claire Johnson, Dominique Bourgoin, Jérémie B. Dupuis, Jenny Manuèle Félix, Véronique Leblanc, Danielle McLennan, Luveberthe St-Louis

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionMedicineBurnoutFamily medicineHealth careNursingHealth administrationPandemicDescriptive statisticsTest (biology)Patient satisfactionPublic healthPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has highlighted human resource gaps and physician shortages in healthcare systems in New Brunswick (NB), as evidenced by multiple healthcare service interruptions. In addition, the New Brunswick Health Council gathered data from citizens on the type of primary care models (i.e. physicians in solo practice, physicians in collaborative practice, and collaborative practice with physicians and nurse practitioners) they use as their usual place of care. To add to their survey's findings, our study aims to see how these different primary care models were associated with job satisfaction as reported by primary care providers. METHODS: In total, 120 primary care providers responded to an online survey about their primary care models and job satisfaction levels. We used IBM's "SPSS Statistics" software to run Chi-square and Fisher's exact tests to compare job satisfaction levels between variable groups to determine if there were statistically significant variations. RESULTS: Overall, 77% of participants declared being satisfied at work. The reported job satisfaction levels did not appear to be influenced by the primary care model. Participants reported similar job satisfaction levels regardless of if they practiced alone or in collaboration. Although 50% of primary care providers reported having symptoms of burnout and experienced a decline in job satisfaction during the COVID-19 pandemic, the primary care model was not associated with these experiences. Therefore, participants who reported burnout or a decline in job satisfaction were similar in all primary care models. Our study's results suggest that the autonomy to choose a preferred model was important, since 45.8% of participants reported choosing their primary care models, based on preference. Proximity to family and friends and balancing work and family emerged as critical factors that influence choosing a job and staying in that job. CONCLUSION: Primary care providers' staffing recruitment and retention strategies should include the factors reported as determinants in our study. Primary care models do not appear to influence job satisfaction levels, although having the autonomy to choose a preferred model was reported as highly important. Consequently, it may be counterproductive to impose specific primary care models if one aims to prioritize primary care providers' job satisfaction and wellness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services Research→Même sujetPrimary Care and Health Outcomes→Travaux en français237 207→