Cancer Center Staff Satisfaction: Descriptive Results of a Canadian Study
Notice bibliographique
Résumé
Caring for cancer patients is generally considered very rewarding work, but it can also be stressful and demanding. Therefore, it is important for oncology healthcare professionals to feel satisfied with their work environment in order to provide the best care possible. An ethics-approved 61-item staff satisfaction survey was developed in-house to gain insights regarding workplace satisfaction among all staff at The Ottawa Hospital Cancer Center. Descriptive statistics were used to analyze the responses. A total of 478 individuals completed the online survey, with 75.1% women, 23.2% men, and 1.7% preferring not to say. This represented the vast majority (>75%) of cancer center staff. The approximate breakdown according to healthcare professional type was as follows: 21% nurses, 20% radiation therapists, 18% physicians, 13% clerical staff, and 28% other types of staff. Almost all (97.4%) generally enjoyed their work, with 60% stating "very much" and 37.4% stating "a little bit", and 93.3% found working with cancer patients rewarding. The overall satisfaction level at work was high, with 30.1% reporting "very satisfied" and 54.2% "somewhat satisfied". However, in terms of their work being stressful, 18.6% stated it was "very much" and 62.1% "a little bit". Also, in terms of their workload, 61.3% stated it was "very busy" and 10% stated it was "excessively busy". The most enjoyable aspects of work were listed as interactions with colleagues, interactions with patients, and learning new things. The least enjoyable aspects of work were excessive workload, a perceived unsupportive work environment, and technology problems. Levels of satisfaction and stress at work varied according to role at the cancer center. Most cancer center staff seem to enjoy their work and find it rewarding. However, the work environment can be challenging and stressful. Areas for improvement include managing workloads, ensuring staff feel supported, and improving the user-friendliness of technology.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».