Family Physician Motivation and Well-Being in the Digital Era
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Family physicians rapidly shifted to using virtual care during the COVID-19 pandemic, yet it is largely unknown if this change has impacted their workplace motivation. A better understanding of this matter is essential for optimizing the integration of virtual care into standard practice and for supporting family physician well-being. Using a self-determination theory lens, we examined if family physicians experienced autonomous (vs controlled) motivation toward using virtual care, how this related to their subjective well-being, and whether satisfaction (vs frustration) of their basic psychological needs at work mediated that relationship. METHODS: Using cross-sectional survey methodology, quantitative data was collected from 156 family physicians in Alberta, Canada. The questionnaire contained validated scales for measuring motivational quality, workplace need fulfillment, and subjective well-being. Descriptive, correlational, and mediation analyses were performed. RESULTS: Family physicians varied significantly in their quality of motivation towards using virtual care. Controlled motivation toward using virtual care was associated with lower well-being, and workplace need frustration fully mediated that relationship. Conversely, workplace need satisfaction, but not autonomous motivation toward using virtual care, was associated with higher well-being. CONCLUSIONS: In line with self-determination theory, findings suggest that when family physicians' motivation toward using virtual care is less self-determined, it will lead to poorer subjective well-being, because of basic psychological need frustration. Potential implications of the findings are discussed within the contexts of virtual health and primary care.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».